diff --git a/docs/api/paddle/vision/Overview_cn.rst b/docs/api/paddle/vision/Overview_cn.rst
index 9264cbd8432..694a37b5e2f 100644
--- a/docs/api/paddle/vision/Overview_cn.rst
+++ b/docs/api/paddle/vision/Overview_cn.rst
@@ -40,9 +40,13 @@ paddle.vision 目录是飞桨在视觉领域的高层API。具体如下：
     " :ref:`AlexNet <cn_api_paddle_vision_models_AlexNet>` ", "AlexNet模型"
     " :ref:`alexnet <cn_api_paddle_vision_models_alexnet>` ", "AlexNet模型"
     " :ref:`MobileNetV1 <cn_api_paddle_vision_models_MobileNetV1>` ", "MobileNetV1模型"
-    " :ref:`MobileNetV2 <cn_api_paddle_vision_models_MobileNetV2>` ", "MobileNetV2模型"
     " :ref:`mobilenet_v1 <cn_api_paddle_vision_models_mobilenet_v1>` ", "MobileNetV1模型"
+    " :ref:`MobileNetV2 <cn_api_paddle_vision_models_MobileNetV2>` ", "MobileNetV2模型"
     " :ref:`mobilenet_v2 <cn_api_paddle_vision_models_mobilenet_v2>` ", "MobileNetV2模型"
+    " :ref:`MobileNetV3Small <cn_api_paddle_vision_models_MobileNetV3Small>` ", "MobileNetV3Small模型"
+    " :ref:`MobileNetV3Large <cn_api_paddle_vision_models_MobileNetV3Large>` ", "MobileNetV3Large模型"
+    " :ref:`mobilenet_v3_small <cn_api_paddle_vision_models_mobilenet_v3_small>` ", "MobileNetV3Small模型"
+    " :ref:`mobilenet_v3_large <cn_api_paddle_vision_models_mobilenet_v3_large>` ", "MobileNetV3Large模型"
     " :ref:`ResNet <cn_api_paddle_vision_models_ResNet>` ", "ResNet模型"
     " :ref:`resnet18 <cn_api_paddle_vision_models_resnet18>` ", "18层的ResNet模型"
     " :ref:`resnet34 <cn_api_paddle_vision_models_resnet34>` ", "34层的ResNet模型"
diff --git a/docs/api/paddle/vision/models/MobileNetV3Large_cn.rst b/docs/api/paddle/vision/models/MobileNetV3Large_cn.rst
new file mode 100644
index 00000000000..1574f17268a
--- /dev/null
+++ b/docs/api/paddle/vision/models/MobileNetV3Large_cn.rst
@@ -0,0 +1,34 @@
+.. _cn_api_paddle_vision_models_MobileNetV3Large:
+
+MobileNetV3Large
+-------------------------------
+
+.. py:class:: paddle.vision.models.MobileNetV3Large(scale=1.0, last_channel=1280, num_classes=1000, with_pool=True)
+
+ MobileNetV3Large模型，来自论文 `"Searching for MobileNetV3" <https://arxiv.org/abs/1905.02244>`_ 。
+
+参数
+:::::::::
+  - **scale** (float，可选) - 模型通道数的缩放比例。默认值：1.0。
+  - **num_classes** (int, 可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于0，则不定义最后一个全连接层。默认值：1000。
+  - **with_pool** (bool，可选) - 是否定义最后一个全连接层之前的池化层。默认值：True。
+
+返回
+:::::::::
+mobilenetv3 large模型，Layer的实例。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    from paddle.vision.models import MobileNetV3Large
+
+    # build model
+    model = MobileNetV3Large(scale=1.0)
+
+    x = paddle.rand([1, 3, 224, 224])
+    out = model(x)
+
+    print(out.shape)
diff --git a/docs/api/paddle/vision/models/MobileNetV3Small_cn.rst b/docs/api/paddle/vision/models/MobileNetV3Small_cn.rst
new file mode 100644
index 00000000000..3248aa2a82d
--- /dev/null
+++ b/docs/api/paddle/vision/models/MobileNetV3Small_cn.rst
@@ -0,0 +1,34 @@
+.. _cn_api_paddle_vision_models_MobileNetV3Small:
+
+MobileNetV3Small
+-------------------------------
+
+.. py:class:: paddle.vision.models.MobileNetV3Small(scale=1.0, last_channel=1280, num_classes=1000, with_pool=True)
+
+ MobileNetV3Small模型，来自论文 `"Searching for MobileNetV3" <https://arxiv.org/abs/1905.02244>`_ 。
+
+参数
+:::::::::
+  - **scale** (float，可选) - 模型通道数的缩放比例。默认值：1.0。
+  - **num_classes** (int, 可选) - 最后一个全连接层输出的维度。如果该值小于0，则不定义最后一个全连接层。默认值：1000。
+  - **with_pool** (bool，可选) - 是否定义最后一个全连接层之前的池化层。默认值：True。
+
+返回
+:::::::::
+mobilenetv3 small模型，Layer的实例。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    from paddle.vision.models import MobileNetV3Small
+
+    # build model
+    model = MobileNetV3Small(scale=1.0)
+
+    x = paddle.rand([1, 3, 224, 224])
+    out = model(x)
+
+    print(out.shape)
diff --git a/docs/api/paddle/vision/models/mobilenet_v3_large_cn.rst b/docs/api/paddle/vision/models/mobilenet_v3_large_cn.rst
new file mode 100644
index 00000000000..d2cba54f99c
--- /dev/null
+++ b/docs/api/paddle/vision/models/mobilenet_v3_large_cn.rst
@@ -0,0 +1,39 @@
+.. _cn_api_paddle_vision_models_mobilenet_v3_large:
+
+mobilenet_v3_large
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.vision.models.mobilenet_v3_large(pretrained=False, scale=1.0, last_channel=1280, **kwargs)
+
+ MobileNetV3Large模型，来自论文 `"Searching for MobileNetV3" <https://arxiv.org/abs/1905.02244>`_ 。
+
+参数
+:::::::::
+  - **pretrained** (bool，可选) - 是否加载在imagenet数据集上的预训练权重。默认值：False。
+  - **scale** (float，可选) - 模型通道数的缩放比例。默认值：1.0。
+
+返回
+:::::::::
+mobilenetv3 large模型，Layer的实例。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    from paddle.vision.models import mobilenet_v3_large
+
+    # build model
+    model = mobilenet_v3_large()
+
+    # build model and load imagenet pretrained weight
+    # model = mobilenet_v3_large(pretrained=True)
+
+    # build mobilenet v3 large model with scale=0.5
+    model = mobilenet_v3_large(scale=0.5)
+
+    x = paddle.rand([1, 3, 224, 224])
+    out = model(x)
+
+    print(out.shape)
diff --git a/docs/api/paddle/vision/models/mobilenet_v3_small_cn.rst b/docs/api/paddle/vision/models/mobilenet_v3_small_cn.rst
new file mode 100644
index 00000000000..2f814c799b0
--- /dev/null
+++ b/docs/api/paddle/vision/models/mobilenet_v3_small_cn.rst
@@ -0,0 +1,39 @@
+.. _cn_api_paddle_vision_models_mobilenet_v3_small:
+
+mobilenet_v3_small
+-------------------------------
+
+.. py:function:: paddle.vision.models.mobilenet_v3_small(pretrained=False, scale=1.0, last_channel=1280, **kwargs)
+
+ MobileNetV3Small模型，来自论文 `"Searching for MobileNetV3" <https://arxiv.org/abs/1905.02244>`_ 。
+
+参数
+:::::::::
+  - **pretrained** (bool，可选) - 是否加载在imagenet数据集上的预训练权重。默认值：False。
+  - **scale** (float，可选) - 模型通道数的缩放比例。默认值：1.0。
+
+返回
+:::::::::
+mobilenetv3 small模型，Layer的实例。
+
+代码示例
+:::::::::
+
+.. code-block:: python
+
+    import paddle
+    from paddle.vision.models import mobilenet_v3_small
+
+    # build model
+    model = mobilenet_v3_small()
+
+    # build model and load imagenet pretrained weight
+    # model = mobilenet_v3_small(pretrained=True)
+
+    # build mobilenet v3 small model with scale=0.5
+    model = mobilenet_v3_small(scale=0.5)
+
+    x = paddle.rand([1, 3, 224, 224])
+    out = model(x)
+
+    print(out.shape)