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update pphuman v2 release doc, test=document_fix (#6437)

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- 🔥 **2022.3.24:PaddleDetection发布[release/2.4版本](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4)**
- 🔥 **2022.7.14:[行人分析工具PP-Human v2](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/deploy/pipeline)发布**
- 四大产业特色功能:高性能易扩展的五大复杂行为识别、闪电级人体属性识别、一行代码即可实现的人流检测与轨迹留存以及高精度跨镜跟踪
- 底层核心算法性能强劲:覆盖行人检测、跟踪、属性三类核心算法能力,对目标人数、光线、背景均无限制
- 极低使用门槛:提供保姆级全流程开发及模型优化策略、一行命令完成推理、兼容各类数据输入格式
**活动预告** 7月19日晚20点,PaddleDetection举办PP-Human v2线上私享交流会,欢迎大家扫码进群,获取线上会议链接!名额有限,抓紧报名!
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<img src="https://user-images.githubusercontent.com/22989727/178771163-66639dc0-cb65-4413-8de4-6ac5c5eed9f5.jpg" width="200"/>
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- 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](configs/ppyoloe),发布s/m/l/x版本,l版本COCO test2017数据集精度51.6%,V100预测速度78.1 FPS,支持混合精度训练,训练较PP-YOLOv2加速33%,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),精度提升2%左右,CPU预测速度提升63%,新增参数量0.7M的PicoDet-XS模型,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。
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