[Doc]Update English version of some documents (#1083)

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examples/vision/detection/paddledetection/a311d/cpp/README_CN.md

@@ -0,0 +1,60 @@
+[English](README.md) | 简体中文
+# PP-YOLOE  量化模型 C++ 部署示例
+
+本目录下提供的 `infer.cc`，可以帮助用户快速完成 PP-YOLOE 量化模型在 A311D 上的部署推理加速。
+
+## 部署准备
+### FastDeploy 交叉编译环境准备
+1. 软硬件环境满足要求，以及交叉编译环境的准备，请参考：[FastDeploy 交叉编译环境准备](../../../../../../docs/cn/build_and_install/a311d.md#交叉编译环境搭建)  
+
+### 模型准备
+1. 用户可以直接使用由 FastDeploy 提供的量化模型进行部署。
+2. 用户可以先使用 PaddleDetection 自行导出 Float32 模型，注意导出模型模型时设置参数：use_shared_conv=False，更多细节请参考：[PP-YOLOE](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4/configs/ppyoloe)
+3. 用户可以使用 FastDeploy 提供的[一键模型自动化压缩工具](../../../../../../tools/common_tools/auto_compression/)，自行进行模型量化, 并使用产出的量化模型进行部署。（注意: 推理量化后的检测模型仍然需要FP32模型文件夹下的 infer_cfg.yml 文件，自行量化的模型文件夹内不包含此 yaml 文件，用户从 FP32 模型文件夹下复制此yaml文件到量化后的模型文件夹内即可。）
+4. 模型需要异构计算，异构计算文件可以参考：[异构计算](./../../../../../../docs/cn/faq/heterogeneous_computing_on_timvx_npu.md)，由于 FastDeploy 已经提供了模型，可以先测试我们提供的异构文件，验证精度是否符合要求。
+
+更多量化相关相关信息可查阅[模型量化](../../quantize/README.md)
+
+## 在 A311D 上部署量化后的 PP-YOLOE  检测模型
+请按照以下步骤完成在 A311D 上部署 PP-YOLOE  量化模型：
+1. 交叉编译编译 FastDeploy 库，具体请参考：[交叉编译 FastDeploy](../../../../../../docs/cn/build_and_install/a311d.md#基于-paddlelite-的-fastdeploy-交叉编译库编译)
+
+2. 将编译后的库拷贝到当前目录，可使用如下命令：
+```bash
+cp -r FastDeploy/build/fastdeploy-timvx/ FastDeploy/examples/vision/detection/paddledetection/a311d/cpp
+```
+
+3. 在当前路径下载部署所需的模型和示例图片：
+```bash
+cd FastDeploy/examples/vision/detection/paddledetection/a311d/cpp
+mkdir models && mkdir images
+wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/models/ppyoloe_noshare_qat.tar.gz
+tar -xvf ppyoloe_noshare_qat.tar.gz
+cp -r ppyoloe_noshare_qat models
+wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg
+cp -r 000000014439.jpg images
+```
+
+4. 编译部署示例，可使入如下命令：
+```bash
+cd FastDeploy/examples/vision/detection/paddledetection/a311d/cpp
+mkdir build && cd build
+cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=${PWD}/../fastdeploy-timvx/toolchain.cmake -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/../fastdeploy-timvx -DTARGET_ABI=arm64 ..
+make -j8
+make install
+# 成功编译之后，会生成 install 文件夹，里面有一个运行 demo 和部署所需的库
+```
+
+5. 基于 adb 工具部署 PP-YOLOE  检测模型到晶晨 A311D
+```bash
+# 进入 install 目录
+cd FastDeploy/examples/vision/detection/paddledetection/a311d/cpp/build/install/
+# 如下命令表示：bash run_with_adb.sh 需要运行的demo 模型路径 图片路径 设备的DEVICE_ID
+bash run_with_adb.sh infer_demo ppyoloe_noshare_qat 000000014439.jpg $DEVICE_ID
+```
+
+部署成功后运行结果如下：
+
+<img width="640" src="https://user-images.githubusercontent.com/30516196/203708564-43c49485-9b48-4eb2-8fe7-0fa517979fff.png">
+
+需要特别注意的是，在 A311D 上部署的模型需要是量化后的模型，模型的量化请参考：[模型量化](../../../../../../docs/cn/quantize.md)