Merge branch 'develop' into develop

README_cn.md

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 **飞桨目标检测开发套件，端到端地完成从训练到部署的全流程目标检测应用。**
 
-[![Build Status](https://travis-ci.org/PaddlePaddle/PaddleSeg.svg?branch=release/2.1)](https://travis-ci.org/PaddlePaddle/PaddleSeg)
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 [![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg)](LICENSE)
-[![Version](https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/PaddleDetection.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/releases)
+[![Version](https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/PaddleDetection.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/releases)
 ![python version](https://img.shields.io/badge/python-3.6+-orange.svg)
 ![support os](https://img.shields.io/badge/os-linux%2C%20win%2C%20mac-yellow.svg)
 
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 ## 产品动态 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157793354-6e7f381a-0aa6-4bb7-845c-9acf2ecc05c3.png" width="30"/>
 
-- 2022.3.24：PaddleDetection发布[release/2.4版本](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4)
-	- 发布高精度云边一体SOTA目标检测模型[PP-YOLOE](config/ppyoloe)，全系列多尺度模型，满足不同硬件算力需求，可适配服务器、边缘端GPU及其他服务器端AI加速卡。
-    - 发布边缘端和CPU端超轻量SOTA目标检测模型[PP-PicoDet增强版](configs/picodet),提供模型稀疏化和量化功能，便于模型加速，各类硬件无需单独开发后处理模块，降低部署门槛。
-    - 发布实时行人分析工具[PP-Human](deploy/pphuman),支持行人跟踪、人流量统计、人体属性识别与摔倒检测四大能力，基于真实场景数据特殊优化，精准识别各类摔倒姿势，适应不同环境背景、光线及摄像角度。
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+- 🔥 **2022.3.24：PaddleDetection发布[release/2.4版本](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4)**
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+  - 发布高精度云边一体SOTA目标检测模型[PP-YOLOE](config/ppyoloe)，全系列多尺度模型，满足不同硬件算力需求，可适配服务器、边缘端GPU及其他服务器端AI加速卡。
+  - 发布边缘端和CPU端超轻量SOTA目标检测模型[PP-PicoDet增强版](configs/picodet)，提供模型稀疏化和量化功能，便于模型加速，各类硬件无需单独开发后处理模块，降低部署门槛。
+  - 发布实时行人分析工具[PP-Human](deploy/pphuman)，支持行人跟踪、人流量统计、人体属性识别与摔倒检测四大能力，基于真实场景数据特殊优化，精准识别各类摔倒姿势，适应不同环境背景、光线及摄像角度。
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 - 2021.11.03: PaddleDetection发布[release/2.3版本](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.3)
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   - 发布轻量级检测特色模型⚡[PP-PicoDet](configs/picodet)，0.99m的参数量可实现精度30+mAP、速度150FPS。
   
   - 发布轻量级关键点特色模型⚡[PP-TinyPose](configs/keypoint/tiny_pose)，单人场景FP16推理可达122FPS、51.8AP，具有精度高速度快、检测人数无限制、微小目标效果好的优势。
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   - 发布[Sniper](configs/sniper)小目标检测优化模型，发布针对EdgeBoard优化[PP-YOLO-EB](configs/ppyolo)模型。
   
   - 新增轻量化关键点模型[Lite HRNet](configs/keypoint)关键点模型并支持Paddle Lite部署。
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 - 2021.08.10: PaddleDetection发布[release/2.2版本](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.2)
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   - 发布Transformer检测系列模型，包括[DETR](configs/detr), [Deformable DETR](configs/deformable_detr), [Sparse RCNN](configs/sparse_rcnn)。
   - 新增Dark HRNet关键点模型和MPII数据集[关键点模型](configs/keypoint)
   - 新增[人头](configs/mot/headtracking21)、[车辆](configs/mot/vehicle)跟踪垂类模型。
+
 - 2021.05.20: PaddleDetection发布[release/2.1版本](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.1)
   - 新增[关键点检测](configs/keypoint)，模型包括HigherHRNet，HRNet。
   - 新增[多目标跟踪](configs/mot)能力，模型包括DeepSORT，JDE，FairMOT。
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 #### 应用场景覆盖工业、智慧城市、安防、交通、零售、医疗等十余种行业
 
-<div  align="center">
-  <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157826886-2e101a71-25a2-42f5-bf5e-30a97be28f46.gif" width="800"/>
-</div>
-
 ## 特性 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157799599-e6a66855-bac6-4e75-b9c0-96e13cb9612f.png" width="30"/>
 
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 - **模型丰富**: 包含**目标检测**、**实例分割**、**人脸检测**等**100+个预训练模型**，涵盖多种**全球竞赛冠军**方案。
 - **使用简洁**：模块化设计，解耦各个网络组件，开发者轻松搭建、试用各种检测模型及优化策略，快速得到高性能、定制化的算法。
 - **端到端打通**: 从数据增强、组网、训练、压缩、部署端到端打通，并完备支持**云端**/**边缘端**多架构、多设备部署。
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 ## 模型库 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157829890-a535b8a6-631c-4c87-b861-64d4b32b2d6a.png" width="30"/>
 
-| [通用检测](docs/MODEL_ZOO_cn.md)  | [PP-YOLO模型](configs/ppyolo/README_cn.md)、[PP-PicoDet模型](configs/picodet/README.md)、[增强版Anchor Free模型TTFNet](configs/ttfnet/README.md)、[移动端模型](static/configs/mobile/README.md)、[676类目标检测](static/docs/featured_model/LARGE_SCALE_DET_MODEL.md)、[两阶段实用模型PSS-Det](configs/rcnn_enhance/README.md)、[半监督知识蒸馏预训练检测模型](docs/feature_models/SSLD_PRETRAINED_MODEL.md) |
-| ：----|：-----|
-| **[关键点检测](configs/keypoint)**        | [PP-TinyPose](configs/keypoint/tiny_pose)、HigherHRNet、HRNet、LiteHRNet                                                                                                                                                                                                                                                                                          |
-| **[多目标跟踪]((configs/mot/README.md))** | [PP-Tracking](deploy/pptracking/README_cn.md)、[DeepSORT](configs/mot/deepsort/README_cn.md)、[JDE](configs/mot/jde/README_cn.md)、[FairMOT](configs/mot/fairmot/README_cn.md)                                                                                                                                                                                    |
-| **实例分割**                             | [SOLOv2](configs/solov2/README.md)                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             |
-| **旋转框检测**                            | [S2ANet](configs/dota/README.md)                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               |
-| **垂类预训练模型**                          | [行人检测](configs/pedestrian/README.md)、[车辆检测](configs/vehicle/README.md)、[人脸检测](configs/face_detection/README.md)                                                                                                                                                                                                                                                |
-| **比赛冠军方案**                           | [Objects365 2019 Challenge夺冠模型](static/docs/featured_model/champion_model/CACascadeRCNN.md)、[Open Images 2019-Object Detction比赛最佳单模型](static/docs/featured_model/champion_model/OIDV5_BASELINE_MODEL.md)                                                                                                                                                       |
+- 通用目标检测:
+  - [模型库](docs/MODEL_ZOO_cn.md)
+  - [PP-YOLOE模型](configs/ppyoloe/README_cn.md)
+  - [PP-YOLO模型](configs/ppyolo/README_cn.md)
+  - [PP-PicoDet模型](configs/picodet/README.md)
+  - [增强版Anchor Free模型TTFNet](configs/ttfnet/README.md)
+  - [移动端模型](static/configs/mobile/README.md)
+  - [676类目标检测](static/docs/featured_model/LARGE_SCALE_DET_MODEL.md)
+  - [两阶段实用模型PSS-Det](configs/rcnn_enhance/README.md)
+  - [半监督知识蒸馏预训练检测模型](docs/feature_models/SSLD_PRETRAINED_MODEL.md)
+- 通用实例分割
+  - [SOLOv2](configs/solov2/README.md)
+- 旋转框检测
+  - [S2ANet](configs/dota/README.md)
+- [关键点检测](configs/keypoint)
+  - [PP-TinyPose](configs/keypoint/tiny_pose)
+  - HigherHRNet
+  - HRNet
+  - LiteHRNet
+- [多目标跟踪](configs/mot/README.md)
+  - [PP-Tracking](deploy/pptracking/README.md)
+  - [DeepSORT](configs/mot/deepsort/README_cn.md)
+  - [JDE](configs/mot/jde/README_cn.md)
+  - [FairMOT](configs/mot/fairmot/README_cn.md)
+- 垂类领域
+  - [行人检测](configs/pedestrian/README.md)
+  - [车辆检测](configs/vehicle/README.md)
+  - [人脸检测](configs/face_detection/README.md)
+  - [实时行人分析](deploy/pphuman/README.md)
+- 比赛冠军方案
+  - [Objects365 2019 Challenge夺冠模型](static/docs/featured_model/champion_model/CACascadeRCNN.md)
+  - [Open Images 2019-Object Detction比赛最佳单模型](static/docs/featured_model/champion_model/OIDV5_BASELINE_MODEL.md)
 
 ## 应用案例 <img title="" src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157836473-1cf451fa-f01f-4148-ba68-b6d06d5da2f9.png" alt="" width="30">