Add lite detection&recognition inference models

docs/zh_CN/tutorials/quick_start_recognition.md

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 检测模型与4个方向(Logo、动漫人物、车辆、商品)的识别inference模型、测试数据下载地址以及对应的配置文件地址如下。
 
+服务器端通用主体检测模型与各方向识别模型：
+
 | 模型简介       | 推荐场景   | inference模型  | 预测配置文件  | 构建索引库的配置文件 |
 | ------------  | ------------- | -------- | ------- | -------- |
 | 通用主体检测模型 | 通用场景  |[模型下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/ppyolov2_r50vd_dcn_mainbody_v1.0_infer.tar) | - | - |
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 | 商品识别模型 | 商品场景  |  [模型下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/product_ResNet50_vd_aliproduct_v1.0_infer.tar) | [inference_product.yaml](../../../deploy/configs/inference_product.yaml) | [build_product.yaml](../../../deploy/configs/build_product.yaml) |
 | 车辆ReID模型 | 车辆ReID场景 | [模型下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/vehicle_reid_ResNet50_VERIWild_v1.0_infer.tar) | - | - |
 
+轻量级通用主体检测模型与轻量级通用识别模型：
+
+| 模型简介       | 推荐场景   | inference模型  | 预测配置文件  | 构建索引库的配置文件 |
+| ------------  | ------------- | -------- | ------- | -------- |
+| 轻量级通用主体检测模型 | 通用场景  |[模型下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_infer.tar) | - | - |
+| 轻量级通用识别模型 | 通用场景  | [模型下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer.tar) | [inference_product.yaml](../../../deploy/configs/inference_product.yaml) | [build_product.yaml](../../../deploy/configs/build_product.yaml) |
 
 本章节demo数据下载地址如下: [数据下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/data/recognition_demo_data_v1.1.tar)。
 
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 1. windows 环境下如果没有安装wget,可以按照下面的步骤安装wget与tar命令，也可以在，下载模型时将链接复制到浏览器中下载，并解压放置在相应目录下；linux或者macOS用户可以右键点击，然后复制下载链接，即可通过`wget`命令下载。
 2. 如果macOS环境下没有安装`wget`命令，可以运行下面的命令进行安装。
 
+
 ```shell
 # 安装 homebrew
 ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)";
@@ -124,6 +133,13 @@ wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/data/recognit
 │   └── inference.pdmodel
 ```
 
+**注意**
+如果使用轻量级通用识别模型，Demo数据需要重新提取特征、够建索引，方式如下：
+
+```shell
+python3.7 python/build_gallery.py -c configs/build_product.yaml -o Global.rec_inference_model_dir=./models/general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer
+```
+
 <a name="商品识别与检索"></a>
 ### 2.2 商品识别与检索
 
@@ -244,12 +260,12 @@ cp recognition_demo_data_v1.1/gallery_product/data_file.txt recognition_demo_dat
 然后在文件`recognition_demo_data_v1.1/gallery_product/data_file_update.txt`中添加以下的信息，
 
 ```
-gallery/anmuxi/001.jpg	安慕希酸奶
-gallery/anmuxi/002.jpg	安慕希酸奶
-gallery/anmuxi/003.jpg	安慕希酸奶
-gallery/anmuxi/004.jpg	安慕希酸奶
-gallery/anmuxi/005.jpg	安慕希酸奶
-gallery/anmuxi/006.jpg	安慕希酸奶
+gallery/anmuxi/001.jpg    安慕希酸奶
+gallery/anmuxi/002.jpg    安慕希酸奶
+gallery/anmuxi/003.jpg    安慕希酸奶
+gallery/anmuxi/004.jpg    安慕希酸奶
+gallery/anmuxi/005.jpg    安慕希酸奶
+gallery/anmuxi/006.jpg    安慕希酸奶
 ```
 
 每一行的文本中，第一个字段表示图像的相对路径，第二个字段表示图像对应的标签信息，中间用`tab`键分隔开（注意：有些编辑器会将`tab`自动转换为`空格`，这种情况下会导致文件解析报错）。