更换文档检测模型

paddle_detection/deploy/fastdeploy/sophgo/cpp/README.md

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+# PaddleDetection 算能 C++部署示例
+
+本目录下提供`infer.cc`,`快速完成 PP-YOLOE ,在SOPHGO BM1684x板子上加速部署的示例。PP-YOLOV8和 PicoDet的部署逻辑类似，只需要切换模型即可。
+
+## 1. 部署环境准备
+在部署前，需自行编译基于算能硬件的预测库，参考文档[算能硬件部署环境](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install#算能硬件部署环境)
+
+## 2. 部署模型准备  
+在部署前，请准备好您所需要运行的推理模型，你可以选择使用[预导出的推理模型](../README.md)或者[自行导出PaddleDetection部署模型](../README.md)。
+
+## 3. 生成基本目录文件
+
+该例程由以下几个部分组成
+```text
+.
+├── CMakeLists.txt
+├── fastdeploy-sophgo  # 编译文件夹
+├── image  # 存放图片的文件夹
+├── infer.cc
+└── model  # 存放模型文件的文件夹
+```
+
+## 4. 运行部署示例
+
+### 4.1 编译并拷贝SDK到thirdpartys文件夹
+
+请参考[SOPHGO部署库编译](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/sophgo.md)仓库编译SDK，编译完成后，将在build目录下生成fastdeploy-sophgo目录.
+
+### 4.2 拷贝模型文件，以及配置文件至model文件夹
+将Paddle模型转换为SOPHGO bmodel模型，转换步骤参考[文档](../README.md)  
+将转换后的SOPHGO bmodel模型文件拷贝至model中
+
+### 4.3 准备测试图片至image文件夹
+```bash
+wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000014439.jpg
+cp 000000014439.jpg ./images
+```
+
+### 4.4 编译example
+
+```bash
+cd build
+cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/fastdeploy-sophgo
+make
+```
+
+## 4.5 运行例程
+
+```bash
+#ppyoloe推理示例
+./infer_demo model images/000000014439.jpg
+```
+
+## 5. 更多指南
+- [FastDeploy部署PaddleDetection模型概览](../../)
+- [Python部署](../python)
+- [模型转换](../README.md)