[documentation] fix typos (PaddlePaddle#1287)

xingyueye · Jul 11, 2022 · 1e9fd86 · 1e9fd86
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@@ -70,10 +70,10 @@ ACT相比传统的模型压缩方法，
 
 | 模型类型                            | model name                   | 压缩前<br/>精度(Top1 Acc %) | 压缩后<br/>精度(Top1 Acc %) | 压缩前<br/>推理时延（ms） | 压缩后<br/>推理时延（ms） | 推理<br/>加速比 | 芯片                |
 | ------------------------------- | ---------------------------- | ---------------------- | ---------------------- | ---------------- | ---------------- | ---------- | ----------------- |
-| [图像分类](./image_classification)  | MobileNetV1                  | 70.90                  | 70.57                  | 33.15            | 13.64            | **2.43**   | SDM865（晓龙865）     |
-| [图像分类](./image_classification)  | ShuffleNetV2_x1_0            | 68.65                  | 68.32                  | 10.43            | 5.51             | **1.89**   | SDM865（晓龙865）     |
-| [图像分类](./image_classification)  | SqueezeNet1_0_infer          | 59.60                  | 59.45                  | 35.98            | 16.96            | **2.12**   | SDM865（晓龙865）     |
-| [图像分类](./image_classification)  | PPLCNetV2_base               | 76.86                  | 76.43                  | 36.50            | 15.79            | **2.31**   | SDM865（晓龙865）     |
+| [图像分类](./image_classification)  | MobileNetV1                  | 70.90                  | 70.57                  | 33.15            | 13.64            | **2.43**   | SDM865（骁龙865）     |
+| [图像分类](./image_classification)  | ShuffleNetV2_x1_0            | 68.65                  | 68.32                  | 10.43            | 5.51             | **1.89**   | SDM865（骁龙865）     |
+| [图像分类](./image_classification)  | SqueezeNet1_0_infer          | 59.60                  | 59.45                  | 35.98            | 16.96            | **2.12**   | SDM865（骁龙865）     |
+| [图像分类](./image_classification)  | PPLCNetV2_base               | 76.86                  | 76.43                  | 36.50            | 15.79            | **2.31**   | SDM865（骁龙865）     |
 | [图像分类](./image_classification)  | ResNet50_vd                  | 79.12                  | 78.74                  | 3.19             | 0.92             | **3.47**   | NVIDIA Tesla T4   |
 | [语义分割](./semantic_segmentation) | PPHGNet_tiny                 | 79.59                  | 79.20                  | 2.82             | 0.98             | **2.88**   | NVIDIA Tesla T4   |
 | [语义分割](./semantic_segmentation) | PP-HumanSeg-Lite             | 92.87                  | 92.35                  | 56.36            | 37.71            | **1.49**   | SDM710            |
@@ -84,7 +84,7 @@ ACT相比传统的模型压缩方法，
 | NLP                             | ERNIE 3.0-Medium             | 73.09                 | 72.40                 | 29.25(fp16)      | 19.61            | **1.49**   | NVIDIA Tesla T4   |
 | [目标检测](./detection)             | YOLOv5s<br/>(PyTorch)        | 37.40                  | 36.9                   | 5.95             | 1.87             | **3.18**   | NVIDIA Tesla T4   |
 | [目标检测](./detection)             | PP-YOLOE-l                   | 50.9                   | 50.6                   | 11.2             | 6.7              | **1.67**   | NVIDIA Tesla V100 |
-| [图像分类](./image_classification)  | MobileNetV1<br/>(TensorFlow) | 71.0                   | 70.22                  | 30.45            | 15.86            |  **1.92**  | SDMM865（晓龙865）     |  
+| [图像分类](./image_classification)  | MobileNetV1<br/>(TensorFlow) | 71.0                   | 70.22                  | 30.45            | 15.86            |  **1.92**  | SDMM865（骁龙865）     |  
 
 - 备注：目标检测精度指标为mAP（0.5:0.95）精度测量结果。图像分割精度指标为IoU精度测量结果。
 - 更多飞桨模型应用示例及Benchmark可以参考：[图像分类](./image_classification)，[目标检测](./detection)，[语义分割](./semantic_segmentation)，[自然语言处理](./nlp)