[Add Model]Add RKPicodet (#495)

* 11-02/14:35
* 新增输入数据format错误判断
* 优化推理过程，减少内存分配次数
* 支持多输入rknn模型
* rknn模型输出shape为三维时，输出将被强制对齐为4纬。现在将直接抹除rknn补充的shape，方便部分对输出shape进行判断的模型进行正确的后处理。

* 11-03/17:25
* 支持导出多输入RKNN模型
* 更新各种文档
* ppseg改用Fastdeploy中的模型进行转换

* 11-03/17:25
* 新增开源头

* 11-03/21:48
* 删除无用debug代码，补充注释

* 11-04/01:00
* 新增rkpicodet代码

* 11-04/13:13
* 提交编译缺少的文件

* 11-04/14:03
* 更新安装文档

* 11-04/14:21
* 更新picodet_s配置文件

* 11-04/14:21
* 更新picodet自适应输出结果

* 11-04/14:21
* 更新文档

* * 更新配置文件

* * 修正配置文件

* * 添加缺失的python文件

* * 修正文档

* * 修正代码格式问题0

* * 按照要求修改

* * 按照要求修改

* * 按照要求修改

* * 按照要求修改

* * 按照要求修改

* test

examples/vision/detection/paddledetection/rknpu2/cpp/README.md

@@ -0,0 +1,71 @@
+# PaddleDetection C++部署示例
+
+本目录下提供`infer_xxxxx.cc`快速完成PPDetection模型在Rockchip板子上上通过二代NPU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
+2. 根据开发环境，下载预编译部署库或者从头编译FastDeploy仓库
+
+以上步骤请参考[RK2代NPU部署库编译](../../../../../../docs/cn/build_and_install/rknpu2.md)实现
+
+## 生成基本目录文件
+
+该例程由以下几个部分组成
+```text
+.
+├── CMakeLists.txt
+├── build  # 编译文件夹
+├── image  # 存放图片的文件夹
+├── infer_cpu_npu.cc
+├── infer_cpu_npu.h
+├── main.cc
+├── model  # 存放模型文件的文件夹
+└── thirdpartys  # 存放sdk的文件夹
+```
+
+首先需要先生成目录结构
+```bash
+mkdir build
+mkdir images
+mkdir model
+mkdir thirdpartys
+```
+
+## 编译
+
+### 编译并拷贝SDK到thirdpartys文件夹
+
+请参考[RK2代NPU部署库编译](../../../../../../docs/cn/build_and_install/rknpu2.md)仓库编译SDK，编译完成后，将在build目录下生成
+fastdeploy-0.0.3目录，请移动它至thirdpartys目录下.
+
+### 拷贝模型文件，以及配置文件至model文件夹
+在Paddle动态图模型 -> Paddle静态图模型 -> ONNX模型的过程中，将生成ONNX文件以及对应的yaml配置文件，请将配置文件存放到model文件夹内。
+转换为RKNN后的模型文件也需要拷贝至model。
+
+### 准备测试图片至image文件夹
+```bash
+wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg
+cp 000000014439.jpg ./images
+```
+
+### 编译example
+
+```bash
+cd build
+cmake ..
+make -j8
+make install
+```
+
+## 运行例程
+
+```bash
+cd ./build/install
+./rknpu_test
+```
+
+
+- [模型介绍](../../)
+- [Python部署](../python)
+- [视觉模型预测结果](../../../../../../docs/api/vision_results/)