PicoDet 转 Ncnn

PaddleDetection 中提出了全新的轻量级系列模型 PP-PicoDet，在移动端具有卓越的性能，成为全新 SOTA 轻量级模型。详细的技术细节可以参考论文：PP-PicoDet: A Better Real-Time Object Detector on Mobile Devices（https://arxiv.org/abs/2111.00902）。最后附上模型下载地址！

PP-PicoDet 模型有如下特点：

    1、更高的 mAP: 第一个在1M参数量之内 mAP(0.5:0.95) 超越30+(输入416像素时)；

    2、更快的预测速度: 网络预测在 ARM CPU 下可达 150FPS；

    3、部署友好: 支持 PaddleLite/MNN/NCNN/OpenVINO 等预测库，支持转出 onnx，提供了 C++/Python/Android的demo。

现有的 SOTA 算法对比图：

以 picodet_s_320_coco_lcnet 为例，当然首先要配置好 paddle 环境，可参考项目中的 requirements.txt 文件进行安装：

1、导出 Inference model。这里有两个参数需要注意：

（1）-o ex