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docs/zh_CN/application/index.rst

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+应用拓展
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+.. toctree::
+   :maxdepth: 2
+   
+   transfer_learning.md
+   object_detection.md

docs/zh_CN/application/object_detection.md

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 # 通用目标检测
 
-## 服务端实用目标检测方案
+## 服务器端实用目标检测方案
 
 ### 简介
 
-* 近年来，学术界和工业界广泛关注图像中目标检测任务。PaddleCLS基于SSLD蒸馏方案训练得到的ResNet50_vd预训练模型(ImageNet1k验证集上Top1 Acc为82.39%)，结合PaddleDetection中的丰富算子，提供了一种面向服务器端应用的目标检测方案PSS-DET(Practical Server Side Detection)。基于COCO2017目标检测数据集，V100单卡预测速度为为61FPS时，COCO mAP可达41.6%；预测速度为20FPS时，COCO mAP可达47.8%，作为对比，标准的Faster RCNN ResNet50_vd FPN在1x训练策略下，V100单卡模型预测速度为20FPS，COCO mAP为38.3%。
+* 近年来，学术界和工业界广泛关注图像中目标检测任务。基于SSLD蒸馏方案训练得到的ResNet50_vd预训练模型(ImageNet1k验证集上Top1 Acc为82.39%)，结合PaddleDetection中的丰富算子，飞桨提供了一种面向服务器端实用的目标检测方案PSS-DET(Practical Server Side Detection)。基于COCO2017目标检测数据集，V100单卡预测速度为为61FPS时，COCO mAP可达41.6%；预测速度为20FPS时，COCO mAP可达47.8%。
 
 ### 消融实验
 
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 ![pssdet](../../images/det/pssdet.png)
 
+**注意**
+> 这里为了更方便地对比，我们将V100的预测耗时乘以1.2倍，近似转化为Titan V的预测耗时。
+
 更加详细的代码、配置与预训练模型的地址可以参考[PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/master/configs/rcnn_server_side_det)。
 
 
 ## 移动端实用目标检测方案
 
-* 目前正在更新中，敬请期待！
+* 目前正在更新中，敬请期待！