refine detection api guide

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 图像检测
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-PaddlePaddle Fluid在图像检测过程中实现了多个特有的操作。
-这些操作仅在某些模型中存在，因此将此类api统一存在 detection 模块中。以下分模型介绍各个api：
+PaddlePaddle Fluid在图像检测任务中实现了多个特有的操作。以下分模型介绍各个api：
 
+通用操作
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+图像检测中的一些通用操作，是对检测框的一系列操作，其中包括对检测框的编码解码（box_coder）；比较两个检测框并进行匹配（iou_similarity，bipartite_match）；根据检测框和标签得到分类和回归目标值（target_assign）：
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+* bipartite_match： 通过贪心二分匹配算法得到每一列中距离最大的一行。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_bipartite_match`
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+* target_assign: 根据目标检测框和标签，分配分类和回归目标以及对应权重。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_target_assign`
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+* iou_similarity：计算两组框的IOU值。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_iou_similarity`
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+* box_coder：对检测框进行编码，解码。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_box_coder`
 
 SSD
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+SSD全称Single Shot MultiBox Detector，是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一，具有检测速度快且检测精度高的特点。与两阶段的检测方法不同，单阶段目标检测并不进行区域推荐，而是直接从特征图回归出目标的边界框和分类概率。SSD网络对六个尺度特征图计算损失，进行预测，需要如下五种特有api：
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 * Prior Box：根据不同参数为每个输入位置生成一系列候选框。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_prior_box`
 
 * multi_box_head ：得到不同prior box的位置和置信度。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_multi_box_head`
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 Faster RCNN
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+Faster RCNN 是典型的两阶段目标检测器，相较于传统提取区域的方法，Faster RCNN中RPN网络通过共享卷积层参数大幅提高提取区域的效率，并提出高质量的候选区域。RPN网络需要对输入anchor和真实值进行比较生成初选候选框，并对初选候选框分配分类和回归值，需要如下四个特有api：
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 * rpn_target_assign：通过anchor和真实框为anchor分配RPN网络的分类和回归目标值。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_rpn_target_assign`
 
 * anchor_generator：为每个位置生成一系列anchor。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_anchor_generator`
 
 * generate_proposal_labels: 通过generate_proposals得到的候选框和真实框得到RCNN部分的分类和回归的目标值。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_generate_proposal_labels`
 
-* generate_proposals: 对RPN网络输出box解码并筛选得到新的候选框。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_lauyers_generate_proposals`
+* generate_proposals: 对RPN网络输出box解码并筛选得到新的候选框。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_generate_proposals`
 
 
 OCR
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-* roi_perspective_transform：对输入roi做透视变换。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_roi_perspective_transform`
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-* polygon_box_transform：对不规则检测框进行坐标变换。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_polygon_box_transform`
 
-通用操作
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-图像检测中的一些通用操作，是对检测框的一系列操作，其中包括对检测框的编码解码（box_coder）；比较两个检测框并进行匹配（iou_similarity，bipartite_match）；根据检测框和标签得到分类和回归目标值（target_assign）：
+场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下，将图像信息转化为文字序列的过程，可认为是一种特别的翻译过程：将图像输入翻译为自然语言输出。OCR任务中需要对检测框进行不规则变换，其中需要如下两个api：
 
-* bipartite_match： 通过贪心二分匹配算法得到每一列中距离最大的一行。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_bipartite_match`
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-* target_assign: 根据目标检测框和标签，分配分类和回归目标以及对应权重。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_target_assign`
+* roi_perspective_transform：对输入roi做透视变换。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_roi_perspective_transform`
 
-* iou_similarity：计算两组框的IOU值。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_iou_similarity`
+* polygon_box_transform：对不规则检测框进行坐标变换。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_polygon_box_transform`
 
-* box_coder：对检测框进行编码，解码。API Reference 请参考 :ref:`api_fluid_layers_box_coder`