fix some error of paddlex docs

Author: dyning

README.md

@@ -34,9 +34,9 @@ PaddleOCR 由 [PMC](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/12122) 监
 - **🔥2024.10.1 添加OCR领域低代码全流程开发能力**:
   * 飞桨低代码开发工具PaddleX，依托于PaddleOCR的先进技术，支持了OCR领域的低代码全流程开发能力：
      * 🎨 [**模型丰富一键调用**](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/paddlex/quick_start.html)：将文本图像智能分析、通用OCR、通用版面解析、通用表格识别、公式识别、印章识别涉及的**17个模型**整合为6条模型产线，通过极简的**Python API一键调用**，快速体验模型效果。此外，同一套API，也支持图像分类、目标检测、图像分割、时序预测等共计**200+模型**，形成20+单功能模块，方便开发者进行**模型组合**使用。
-     * 🚀[**提高效率降低门槛**](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/paddlex/overview.html)：提供基于**统一命令**和**图形界面**两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持**高性能部署、服务化部署和端侧部署**等多种部署方式。此外，对于各种主流硬件如**英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光**等，进行模型开发时，都可以**无缝切换**。
+     * 🚀[**提高效率降低门槛**](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/paddlex/overview.html)：提供基于**统一命令**和**图形界面**两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持**高性能推理、服务化部署和端侧部署**等多种部署方式。此外，对于各种主流硬件如**英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光**等，进行模型开发时，都可以**无缝切换**。
 
-  * 支持文档场景信息抽取v3([PP-ChatOCRv3-doc](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/tutorials/information_extration_pipelines/document_scene_information_extraction.md))、基于RT-DETR和PicoDet的[高精度版面区域检测模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/layout_detection.md)、高精度表格结构识别模型[SLANet_Plus](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/table_structure_recognition.md)、版面矫正预测模型[UVDoc](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/text_image_unwarping.md)、公式识别模型[LatexOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/formula_recognition.md)、基于PP-LCNet的[文档图像方向分类模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/doc_img_orientation_classification.md)
+  * 支持文档场景信息抽取v3([PP-ChatOCRv3-doc](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/tutorials/information_extration_pipelines/document_scene_information_extraction.md))、基于RT-DETR的[高精度版面区域检测模型]和PicoDet的[高效率版面区域检测模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/layout_detection.md)、高精度表格结构识别模型[SLANet_Plus](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/table_structure_recognition.md)、文本图像矫正模型[UVDoc](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/text_image_unwarping.md)、公式识别模型[LatexOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/formula_recognition.md)、基于PP-LCNet的[文档图像方向分类模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/doc_img_orientation_classification.md)
 
 - **🔥2024.7 添加 PaddleOCR 算法模型挑战赛冠军方案**：
     - 赛题一：OCR 端到端识别任务冠军方案——[场景文本识别算法-SVTRv2](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/algorithm/text_recognition/algorithm_rec_svtrv2.html)；

docs/index.md

@@ -34,9 +34,9 @@ PaddleOCR 由 [PMC](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/12122) 监
 - **🔥2024.10.1 添加OCR领域低代码全流程开发能力**:
   * 飞桨低代码开发工具PaddleX，依托于PaddleOCR的先进技术，支持了OCR领域的低代码全流程开发能力：
      * 🎨 [**模型丰富一键调用**](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/paddlex/quick_start.html)：将文本图像智能分析、通用OCR、通用版面解析、通用表格识别、公式识别、印章识别涉及的**17个模型**整合为6条模型产线，通过极简的**Python API一键调用**，快速体验模型效果。此外，同一套API，也支持图像分类、目标检测、图像分割、时序预测等共计**200+模型**，形成20+单功能模块，方便开发者进行**模型组合**使用。
-     * 🚀[**提高效率降低门槛**](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/paddlex/overview.html)：提供基于**统一命令**和**图形界面**两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持**高性能部署、服务化部署和端侧部署**等多种部署方式。此外，对于各种主流硬件如**英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光**等，进行模型开发时，都可以**无缝切换**。
+     * 🚀[**提高效率降低门槛**](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/paddlex/overview.html)：提供基于**统一命令**和**图形界面**两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持**高性能推理、服务化部署和端侧部署**等多种部署方式。此外，对于各种主流硬件如**英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光**等，进行模型开发时，都可以**无缝切换**。
 
-  * 支持文档场景信息抽取v3([PP-ChatOCRv3-doc](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/tutorials/information_extration_pipelines/document_scene_information_extraction.md))、基于RT-DETR和PicoDet的[高精度版面区域检测模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/layout_detection.md)、高精度表格结构识别模型[SLANet_Plus](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/table_structure_recognition.md)、版面矫正预测模型[UVDoc](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/text_image_unwarping.md)、公式识别模型[LatexOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/formula_recognition.md)、基于PP-LCNet的[文档图像方向分类模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/doc_img_orientation_classification.md)
+  * 支持文档场景信息抽取v3([PP-ChatOCRv3-doc](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/tutorials/information_extration_pipelines/document_scene_information_extraction.md))、基于RT-DETR的[高精度版面区域检测模型]和PicoDet的[高效率版面区域检测模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/layout_detection.md)、高精度表格结构识别模型[SLANet_Plus](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/table_structure_recognition.md)、文本图像矫正模型[UVDoc](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/text_image_unwarping.md)、公式识别模型[LatexOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/formula_recognition.md)、基于PP-LCNet的[文档图像方向分类模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/doc_img_orientation_classification.md)
 
 - **🔥2024.7 添加 PaddleOCR 算法模型挑战赛冠军方案**：
     - 赛题一：OCR 端到端识别任务冠军方案——[场景文本识别算法-SVTRv2](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/algorithm/text_recognition/algorithm_rec_svtrv2.html)；
@@ -47,7 +47,7 @@ PaddleOCR 由 [PMC](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/issues/12122) 监
 
 ## 🌟 特性
 
-支持多种 OCR 相关前沿算法，在此基础上打造产业级特色模型PP-、PP-Structure和PP-ChatOCR，并打通数据生产、模型训练、压缩、预测部署全流程。
+支持多种 OCR 相关前沿算法，在此基础上打造产业级特色模型PP-OCR、PP-Structure和PP-ChatOCR，并打通数据生产、模型训练、压缩、预测部署全流程。
 
 <img src="./images/ppocrv4.png" width="600" />
 

docs/paddlex/overview.md

@@ -5,13 +5,13 @@
 
 * 🎨 **模型丰富一键调用**：将文本图像智能分析、通用OCR、通用版面解析、通用表格识别、公式识别、印章识别涉及的**17个模型**整合为6条模型产线，通过极简的**Python API一键调用**，快速体验模型效果。此外，同一套API，也支持图像分类、目标检测、图像分割、时序预测等共计**200+模型**，形成20+单功能模块，方便开发者进行**模型组合**使用。
 
-* 🚀 **提高效率降低门槛**：提供基于**统一命令**和**图形界面**两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持**高性能部署、服务化部署和端侧部署**等多种部署方式。此外，对于各种主流硬件如**英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光**等，进行模型开发时，都可以**无缝切换**。
+* 🚀 **提高效率降低门槛**：提供基于**统一命令**和**图形界面**两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持**高性能推理、服务化部署和端侧部署**等多种部署方式。此外，对于各种主流硬件如**英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光**等，进行模型开发时，都可以**无缝切换**。
 
 >**说明**：PaddleX 致力于实现产线级别的模型训练、推理与部署。模型产线是指一系列预定义好的、针对特定AI任务的开发流程，其中包含能够独立完成某类任务的单模型（单功能模块）组合。
 
 ## 2. OCR相关能力支持
 
-PaddleX中OCR相关的6条产线均支持本地**快速推理**，部分产线支持**在线体验**，您可以快速体验各个产线的预训练模型效果，如果您对产线的预训练模型效果满意，可以直接对产线进行[高性能部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/high_performance_deploy.md)/[服务化部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/service_deploy.md)/[端侧部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/lite_deploy.md)，如果不满意，您也可以使用产线的**二次开发**能力，提升效果。完整的产线开发流程请参考[PaddleX产线使用概览](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/pipeline_develop_guide.md)或各产线使用教程。
+PaddleX中OCR相关的6条产线均支持本地**快速推理**，部分产线支持**在线体验**，您可以快速体验各个产线的预训练模型效果，如果您对产线的预训练模型效果满意，可以直接对产线进行[高性能推理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/high_performance_deploy.md)/[服务化部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/service_deploy.md)/[端侧部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/lite_deploy.md)，如果不满意，您也可以使用产线的**二次开发**能力，提升效果。完整的产线开发流程请参考[PaddleX产线使用概览](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/pipeline_develop_guide.md)或各产线使用教程。
 
 此外，PaddleX为开发者提供了基于[云端图形化开发界面](https://aistudio.baidu.com/pipeline/mine)的全流程开发工具, 详细请参考[教程《零门槛开发产业级AI模型》](https://aistudio.baidu.com/practical/introduce/546656605663301)
 
@@ -21,7 +21,7 @@ PaddleX中OCR相关的6条产线均支持本地**快速推理**，部分产线
         <td></td>
         <td>在线体验</td>
         <td>快速推理</td>
-        <td>高性能部署</td>
+        <td>高性能推理</td>
         <td>服务化部署</td>
         <td>端侧部署</td>
         <td>二次开发</td>

docs/paddlex/quick_start.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 
 >* 飞桨低代码开发工具[PaddleX](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/3.0-beta1)，依托于PaddleOCR的先进技术，支持了OCR领域的**低代码全流程**开发能力。通过低代码开发，可实现简单且高效的模型使用、组合与定制。
 
->* PaddleX 致力于实现产线级别的模型训练、推理与部署。模型产线是指一系列预定义好的、针对特定AI任务的开发流程，其中包含能够独立完成某类任务的单模型（单功能模块）组合。本文档提供**OCR相关产线**的快速使用，单功能模块的快速使用以及更多功能请参考[PaddleOCR低代码开发](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/paddlex/overview.html)中相关章节。
+>* PaddleX 致力于实现产线级别的模型训练、推理与部署。模型产线是指一系列预定义好的、针对特定AI任务的开发流程，其中包含能够独立完成某类任务的单模型（单功能模块）组合。本文档提供**OCR相关产线**的快速推理使用，单功能模块的快速使用以及更多功能请参考[PaddleOCR低代码全流程开发](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/paddlex/overview.html)中相关章节。
 
 
 ### 🛠️ 安装

docs/update.md

@@ -9,10 +9,10 @@ hide:
 
 #### **🔥2024.10.1 添加OCR领域低代码全流程开发能力**
   * 飞桨低代码开发工具PaddleX，依托于PaddleOCR的先进技术，支持了OCR领域的低代码全流程开发能力：
-     * 🎨 [**模型丰富一键调用**](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/paddlex/quick_start.md)：将文本图像智能分析、通用OCR、通用表格识别、公式识别、印章识别涉及的**17个模型**整合为5条模型产线，通过极简的**Python API一键调用**，快速体验模型效果。此外，同一套API，也支持图像分类、目标检测、图像分割、时序预测等共计**200+模型**，形成20+单功能模块，方便开发者进行**模型组合**使用。
-     * 🚀[**提高效率降低门槛**](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/paddlex/overview.md)：提供基于**统一命令**和**图形界面**两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持**高性能部署、服务化部署和端侧部署**等多种部署方式。此外，对于各种主流硬件如**英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光**等，进行模型开发时，都可以**无缝切换**。
+     * 🎨 [**模型丰富一键调用**](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/paddlex/quick_start.html)：将文本图像智能分析、通用OCR、通用版面解析、通用表格识别、公式识别、印章识别涉及的**17个模型**整合为6条模型产线，通过极简的**Python API一键调用**，快速体验模型效果。此外，同一套API，也支持图像分类、目标检测、图像分割、时序预测等共计**200+模型**，形成20+单功能模块，方便开发者进行**模型组合**使用。
+     * 🚀[**提高效率降低门槛**](https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/paddlex/overview.html)：提供基于**统一命令**和**图形界面**两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持**高性能推理、服务化部署和端侧部署**等多种部署方式。此外，对于各种主流硬件如**英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光**等，进行模型开发时，都可以**无缝切换**。
 
-  * 支持文档场景信息抽取v3([PP-ChatOCRv3-doc](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/tutorials/information_extration_pipelines/document_scene_information_extraction.md))、基于RT-DETR和PicoDet的[高精度版面区域检测模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/layout_detection.md)、高精度表格结构识别模型[SLANet_Plus](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/table_structure_recognition.md)、版面矫正预测模型[UVDoc](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/text_image_unwarping.md)、公式识别模型[LatexOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/formula_recognition.md)、基于PP-LCNet的[文档图像方向分类模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/doc_img_orientation_classification.md)
+  * 支持文档场景信息抽取v3([PP-ChatOCRv3-doc](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/tutorials/information_extration_pipelines/document_scene_information_extraction.md))、基于RT-DETR的[高精度版面区域检测模型]和PicoDet的[高效率版面区域检测模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/layout_detection.md)、高精度表格结构识别模型[SLANet_Plus](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/table_structure_recognition.md)、文本图像矫正模型[UVDoc](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/text_image_unwarping.md)、公式识别模型[LatexOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/formula_recognition.md)、基于PP-LCNet的[文档图像方向分类模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/ocr_modules/doc_img_orientation_classification.md)
 
 
 #### 🔥 2024.7 添加 PaddleOCR 算法模型挑战赛冠军方案：