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[cherry-pick] docs: update paddle lite benchmark

docs/zh_CN/data_preparation/recognition_dataset.md

-# 图像分类任务数据集说明
+# 图像识别任务数据集说明
 
 本文档将介绍 PaddleClas 所使用的图像识别任务数据集格式，以及图像识别领域的常见数据集介绍。
 

docs/zh_CN/image_recognition_pipeline/mainbody_detection.md

@@ -29,11 +29,11 @@
 
 | 模型      | 模型结构   | 预训练模型下载地址   | inference模型下载地址  | mAP | inference模型大小(MB) | 单张图片预测耗时(不包含预处理)(ms) |
 | :------------:  | :-------------: | :------: | :-------: | :--------: | :-------: | :--------: |
-| 轻量级主体检测模型 | PicoDet | [地址](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/pretrain/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_pretrained.pdparams) | [地址](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_infer.tar) | 40.1% | 30.1 | 29.8  |
-| 服务端主体检测模型 | PP-YOLOv2 | [地址](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/pretrain/ppyolov2_r50vd_dcn_mainbody_v1.0_pretrained.pdparams) | [地址](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/ppyolov2_r50vd_dcn_mainbody_v1.0_infer.tar) | 42.5% | 210.5 | 466.6  |
-
+| 轻量级主体检测模型 | PicoDet | [地址](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/pretrain/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_pretrained.pdparams) | [tar 格式文件地址](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_infer.tar) [zip 格式文件地址](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_infer.zip) | 40.1% | 30.1 | 29.8  |
+| 服务端主体检测模型 | PP-YOLOv2 | [地址](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/pretrain/ppyolov2_r50vd_dcn_mainbody_v1.0_pretrained.pdparams) | [tar 格式文件地址](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/ppyolov2_r50vd_dcn_mainbody_v1.0_infer.tar) [zip 格式文件地址](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/ppyolov2_r50vd_dcn_mainbody_v1.0_infer.zip) | 42.5% | 210.5 | 466.6  |
 
 * 注意
+  * 由于部分解压缩软件在解压上述 `tar` 格式文件时存在问题，建议非命令行用户下载 `zip` 格式文件并解压。`tar` 格式文件建议使用命令 `tar xf xxx.tar` 解压。
   * 速度评测机器的CPU具体信息为：`Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz`，速度指标为开启 mkldnn ，线程数设置为 10 测试得到。
   * 主体检测的预处理过程较为耗时，平均每张图在上述机器上的时间在 40~55 ms 左右，没有包含在上述的预测耗时统计中。
 

docs/zh_CN/inference_deployment/paddle_lite_deploy.md

@@ -4,8 +4,8 @@
 本教程将介绍基于[Paddle Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)在移动端部署 PaddleClas 分类模型的详细步骤。识别模型的部署将在近期支持，敬请期待。
 
 Paddle Lite是飞桨轻量化推理引擎，为手机、IOT端提供高效推理能力，并广泛整合跨平台硬件，为端侧部署及应用落地问题提供轻量化的部署方案。
-<!-- TODO(gaotingquan): 下述 benchmark 文档在新文档结构中缺失 -->
-<!-- 如果希望直接测试速度，可以参考[Paddle-Lite移动端benchmark测试教程](../../docs/zh_CN/extension/paddle_mobile_inference.md)。 -->
+
+如果希望直接测试速度，可以参考[Paddle-Lite移动端benchmark测试教程](../others/paddle_mobile_inference.md)。
 
 ---
 
@@ -58,9 +58,7 @@ cd Paddle-Lite
 git checkout develop
 ./lite/tools/build_android.sh  --arch=armv8  --with_cv=ON --with_extra=ON
 ```
-<!-- TODO(gaotingquan): 需要与lite同学确认，该编译选项是否需要更新：with_cv with_extra， -->
-<!-- https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/source_compile/compile_options.html -->
-<!-- **注意**：编译Paddle-Lite获得预测库时，需要打开`--with_cv=ON --with_extra=ON`两个选项，`--arch`表示`arm`版本，这里指定为armv8，更多编译命令介绍请参考[链接](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/Compile/Android.html#id2)。 -->
+**注意**：编译Paddle-Lite获得预测库时，需要打开`--with_cv=ON --with_extra=ON`两个选项，`--arch`表示`arm`版本，这里指定为armv8，更多编译命令介绍请参考[Linux x86 环境下编译适用于 Android 的库](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/source_compile/linux_x86_compile_android.html)，关于其他平台的编译操作，具体请参考[PaddleLite](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/)中`源码编译`部分。
 
 直接下载预测库并解压后，可以得到`inference_lite_lib.android.armv8/`文件夹，通过编译Paddle-Lite得到的预测库位于`Paddle-Lite/build.lite.android.armv8.gcc/inference_lite_lib.android.armv8/`文件夹下。
 预测库的文件目录如下：

docs/zh_CN/others/paddle_mobile_inference.md

+# Paddle-Lite
+
+## 一、简介
+
+[Paddle-Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite) 是飞桨推出的一套功能完善、易用性强且性能卓越的轻量化推理引擎。
+轻量化体现在使用较少比特数用于表示神经网络的权重和激活，能够大大降低模型的体积，解决终端设备存储空间有限的问题，推理性能也整体优于其他框架。
+[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas) 使用 Paddle-Lite 进行了[移动端模型的性能评估](../models/Mobile.md)，本部分以`ImageNet1k`数据集的`MobileNetV1`模型为例，介绍怎样使用`Paddle-Lite`，在移动端(基于骁龙855的安卓开发平台)对进行模型速度评估。
+
+
+## 二、评估步骤
+
+### 2.1 导出inference模型
+
+* 首先需要将训练过程中保存的模型存储为用于预测部署的固化模型，可以使用`tools/export_model.py`导出inference模型，具体使用方法如下。
+
+```shell
+python tools/export_model.py \
+    -c ./ppcls/configs/ImageNet/MobileNetV1/MobileNetV1.yaml \
+    -o Arch.pretrained=./pretrained/MobileNetV1_pretrained/ \
+    -o Global.save_inference_dir=./inference/MobileNetV1/
+```
+
+在上述命令中，通过参数 `Arch.pretrained` 指定训练过程中保存的模型参数文件，也可以指定参数 `Arch.pretrained=True` 加载 PaddleClas 提供的基于 ImageNet1k 的预训练模型参数，最终在 `inference/MobileNetV1` 文件夹下会保存得到 `inference.pdmodel` 与 `inference.pdiparmas` 文件。
+
+
+### 2.2 benchmark二进制文件下载
+
+* 使用adb(Android Debug Bridge)工具可以连接Android手机与PC端，并进行开发调试等。安装好adb，并确保PC端和手机连接成功后，使用以下命令可以查看手机的ARM版本，并基于此选择合适的预编译库。
+
+```shell
+adb shell getprop ro.product.cpu.abi
+```
+
+* 下载benchmark_bin文件
+
+请根据所用Android手机的ARM版本选择，ARM版本为v8，则使用以下命令下载：
+
+```shell
+wget -c https://paddle-inference-dist.bj.bcebos.com/PaddleLite/benchmark_0/benchmark_bin_v8
+```
+
+如果查看的ARM版本为v7，则需要下载v7版本的benchmark_bin文件，下载命令如下：
+
+```shell
+wget -c https://paddle-inference-dist.bj.bcebos.com/PaddleLite/benchmark_0/benchmark_bin_v7
+```
+
+### 2.3 模型速度benchmark
+
+PC端和手机连接成功后，使用下面的命令开始模型评估。
+
+```
+sh deploy/lite/benchmark/benchmark.sh ./benchmark_bin_v8 ./inference result_armv8.txt true
+```
+
+其中`./benchmark_bin_v8`为benchmark二进制文件路径，`./inference`为所有需要评测的模型的路径，`result_armv8.txt`为保存的结果文件，最后的参数`true`表示在评估之后会首先进行模型优化。最终在当前文件夹下会输出`result_armv8.txt`的评估结果文件，具体信息如下。
+
+```
+PaddleLite Benchmark
+Threads=1 Warmup=10 Repeats=30
+MobileNetV1                           min = 30.89100    max = 30.73600    average = 30.79750
+
+Threads=2 Warmup=10 Repeats=30
+MobileNetV1                           min = 18.26600    max = 18.14000    average = 18.21637
+
+Threads=4 Warmup=10 Repeats=30
+MobileNetV1                           min = 10.03200    max = 9.94300     average = 9.97627
+```
+
+这里给出了不同线程数下的模型预测速度，单位为FPS，以线程数为1为例，MobileNetV1在骁龙855上的平均速度为`30.79750FPS`。
+
+
+### 2.4 模型优化与速度评估
+
+
+* 在2.3节中提到了在模型评估之前对其进行优化，在这里也可以首先对模型进行优化，再直接加载优化后的模型进行速度评估。
+
+* Paddle-Lite 提供了多种策略来自动优化原始的训练模型，其中包括量化、子图融合、混合调度、Kernel优选等等方法。为了使优化过程更加方便易用，Paddle-Lite提供了opt 工具来自动完成优化步骤，输出一个轻量的、最优的可执行模型。可以在[Paddle-Lite模型优化工具页面](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/model_optimize_tool.html)下载。在这里以`macOS`开发环境为例，下载[opt_mac](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/model_optimize_tool/opt_mac)模型优化工具，并使用下面的命令对模型进行优化。
+
+
+
+```shell
+model_file="../MobileNetV1/inference.pdmodel"
+param_file="../MobileNetV1/inference.pdiparams"
+opt_models_dir="./opt_models"
+mkdir ${opt_models_dir}
+./opt_mac --model_file=${model_file} \
+    --param_file=${param_file} \
+    --valid_targets=arm \
+    --optimize_out_type=naive_buffer \
+    --prefer_int8_kernel=false \
+    --optimize_out=${opt_models_dir}/MobileNetV1
+```
+
+其中`model_file`与`param_file`分别是导出的inference模型结构文件与参数文件地址，转换成功后，会在`opt_models`文件夹下生成`MobileNetV1.nb`文件。
+
+使用benchmark_bin文件加载优化后的模型进行评估，具体的命令如下。
+
+```shell
+bash benchmark.sh ./benchmark_bin_v8 ./opt_models result_armv8.txt
+```
+
+最终`result_armv8.txt`中结果如下：
+
+```
+PaddleLite Benchmark
+Threads=1 Warmup=10 Repeats=30
+MobileNetV1_lite              min = 30.89500    max = 30.78500    average = 30.84173
+
+Threads=2 Warmup=10 Repeats=30
+MobileNetV1_lite              min = 18.25300    max = 18.11000    average = 18.18017
+
+Threads=4 Warmup=10 Repeats=30
+MobileNetV1_lite              min = 10.00600    max = 9.90000     average = 9.96177
+```
+
+以线程数为1为例，MobileNetV1在骁龙855上的平均速度为`30.84173 ms`。
+
+更加具体的参数解释与Paddle-Lite使用方法可以参考 [Paddle-Lite 文档](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/)。

docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md

@@ -40,8 +40,10 @@
 
 | 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_general.yaml](../../../deploy/configs/inference_general.yaml) | [build_general.yaml](../../../deploy/configs/build_general.yaml) |
+| 轻量级通用主体检测模型 | 通用场景  |[tar 格式文件下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_infer.tar) [zip 格式文件下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_infer.zip) | - | - |
+| 轻量级通用识别模型 | 通用场景  | [tar 格式下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer.tar) [zip 格式文件下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer.zip) | [inference_general.yaml](../../../deploy/configs/inference_general.yaml) | [build_general.yaml](../../../deploy/configs/build_general.yaml) |
+
+注意：由于部分解压缩软件在解压上述 `tar` 格式文件时存在问题，建议非命令行用户下载 `zip` 格式文件并解压。`tar` 格式文件建议使用命令 `tar xf xxx.tar` 解压。
 
 本章节 demo 数据下载地址如下: [瓶装饮料数据下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/data/drink_dataset_v1.0.tar)。
 
@@ -337,4 +339,3 @@ wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/data/recognit
 按照上述步骤下载模型和测试数据后，您可以进行相关方向识别模型的测试。
 
 * 更多关于主体检测的介绍可以参考：[主体检测教程文档](../image_recognition_pipeline/mainbody_detection.md)；关于特征提取的介绍可以参考：[特征提取教程文档](../image_recognition_pipeline/feature_extraction.md)；关于向量检索的介绍可以参考：[向量检索教程文档](../image_recognition_pipeline/vector_search.md)。
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