Validate all backends for detection models and add demo code & docs (#94)

* Validate all backends for detection models and add demo code and doc

* Delete .README.md.swp

examples/vision/detection/paddledetection/cpp/README.md

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+# PaddleDetection C++部署示例
+
+本目录下提供`infer_xxx.cc`快速完成PaddleDetection模型包括PPYOLOE/PicoDet/YOLOX/YOLOv3/PPYOLO/FasterRCNN在CPU/GPU，以及GPU上通过TensorRT加速部署的示例。
+
+在部署前，需确认以下两个步骤
+
+- 1. 软硬件环境满足要求，参考[FastDeploy环境要求](../../../../../docs/quick_start/requirements.md)  
+- 2. 根据开发环境，下载预编译部署库和samples代码，参考[FastDeploy预编译库](../../../../../docs/compile/prebuilt_libraries.md)
+
+以Linux上CPU推理为例，在本目录执行如下命令即可完成编译测试
+
+```
+mkdir build
+cd build
+wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/libs/0.2.0/fastdeploy-linux-x64-gpu-0.2.0.tgz
+tar xvf fastdeploy-linux-x64-gpu-0.2.0.tgz
+cd fastdeploy-linux-x64-gpu-0.2.0/examples/vision/detection/paddledetection
+mkdir build && cd build
+cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/../../../../../../fastdeploy-linux-x64-gpu-0.2.0
+make -j
+
+# 下载PPYOLOE模型文件和测试图片
+wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/picodet_l_320_coco_lcnet.tgz
+wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000087038.jpg
+tar xvf picodet_l_320_coco_lcnet.tgz
+
+
+# CPU推理
+./infer_ppyoloe_demo ./picodet_l_320_coco_lcnet 000000087038.jpg 0
+# GPU推理
+./infer_ppyoloe_demo ./picodet_l_320_coco_lcnet 000000087038.jpg 1
+# GPU上TensorRT推理
+./infer_ppyoloe_demo ./picodet_l_320_coco_lcnet 000000087038.jpg 2
+```
+
+## PaddleDetection C++接口
+
+### 模型类
+
+PaddleDetection目前支持6种模型系列，类名分别为`PPYOLOE`, `PicoDet`, `PaddleYOLOX`, `PPYOLO`, `FasterRCNN`，所有类名的构造函数和预测函数在参数上完全一致，本文档以PPYOLOE为例讲解API
+```
+fastdeploy::vision::detection::PPYOLOE(
+        const string& model_file,
+        const string& params_file,
+        const string& config_file
+        const RuntimeOption& runtime_option = RuntimeOption(),
+        const Frontend& model_format = Frontend::PADDLE)
+```
+
+PaddleDetection PPYOLOE模型加载和初始化，其中model_file为导出的ONNX模型格式。
+
+**参数**
+
+> * **model_file**(str): 模型文件路径
+> * **params_file**(str): 参数文件路径
+> * **config_file**(str): 配置文件路径，即PaddleDetection导出的部署yaml文件
+> * **runtime_option**(RuntimeOption): 后端推理配置，默认为None，即采用默认配置
+> * **model_format**(Frontend): 模型格式，默认为PADDLE格式
+
+#### Predict函数
+
+> ```
+> PPYOLOE::Predict(cv::Mat* im, DetectionResult* result)
+> ```
+>
+> 模型预测接口，输入图像直接输出检测结果。
+>
+> **参数**
+>
+> > * **im**: 输入图像，注意需为HWC，BGR格式
+> > * **result**: 检测结果，包括检测框，各个框的置信度, DetectionResult说明参考[视觉模型预测结果](../../../../../docs/api/vision_results/)
+
+- [模型介绍](../../)
+- [Python部署](../python)
+- [视觉模型预测结果](../../../../../docs/api/vision_results/)