fix det doc (#6297)

README_cn.md

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 - `PP-YOLO`在COCO数据集精度45.9%，Tesla V100预测速度72.9FPS，精度速度均优于[YOLOv4](https://arxiv.org/abs/2004.10934)
 - `PP-YOLO v2`是对`PP-YOLO`模型的进一步优化，在COCO数据集精度49.5%，Tesla V100预测速度68.9FPS
 - `PP-YOLOE`是对`PP-YOLO v2`模型的进一步优化，在COCO数据集精度51.4%，Tesla V100预测速度78.1FPS
+- [`YOLOX`](configs/yolox)和[`YOLOv5`](https://github.com/nemonameless/PaddleDetection_YOLOv5/tree/main/configs/yolov5)均为基于PaddleDetection复现算法
 - 图中模型均可在[模型库](#模型库)中获取
 
 </details>

deploy/TENSOR_RT.md

 # TensorRT预测部署教程
-TensorRT是NVIDIA提出的用于统一模型部署的加速库，可以应用于V100、JETSON Xavier等硬件，它可以极大提高预测速度。Paddle TensorRT教程请参考文档[使用Paddle-TensorRT库预测](https://paddle-inference.readthedocs.io/en/latest/optimize/paddle_trt.html#)
+TensorRT是NVIDIA提出的用于统一模型部署的加速库，可以应用于V100、JETSON Xavier等硬件，它可以极大提高预测速度。Paddle TensorRT教程请参考文档[使用Paddle-TensorRT库预测](https://www.paddlepaddle.org.cn/inference/optimize/paddle_trt.html)
 
 ## 1. 安装PaddleInference预测库
 - Python安装包，请从[这里](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/download_lib.html#python) 下载带有tensorrt的安装包进行安装