add doc of train

doc/doc_ch/detection.md

@@ -45,8 +45,8 @@ json.dumps编码前的图像标注信息是包含多个字典的list，字典中
 ## 快速启动训练
 
 首先下载模型backbone的pretrain model，PaddleOCR的检测模型目前支持两种backbone，分别是MobileNetV3、ResNet_vd系列，
-您可以根据需求使用[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/develop/ppcls/modeling/architectures)中的模型更换backbone，
-对应的backbone预训练模型可以从[PaddleClas repo 主页中找到下载链接](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas#mobile-series)。
+您可以根据需求使用[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/develop/ppcls/modeling/architectures) 中的模型更换backbone，
+对应的backbone预训练模型可以从[PaddleClas repo 主页](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas#mobile-series) 中找到下载链接。
 ```shell
 cd PaddleOCR/
 # 根据backbone的不同选择下载对应的预训练模型
@@ -81,6 +81,13 @@ python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3' tools/train.py -c configs/
 python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Optimizer.base_lr=0.0001
 ```
 
+若训练PSE算法，需先编译后处理
+
+```bash
+cd ppocr/postprocess/pse_postprocess/pse
+python3 setup.py build_ext --inplace
+```
+
 #### 断点训练
 
 如果训练程序中断，如果希望加载训练中断的模型从而恢复训练，可以通过指定Global.checkpoints指定要加载的模型路径：

doc/doc_en/detection_en.md

@@ -67,8 +67,12 @@ python3 tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Optimizer.base_lr=0.0001
 # multi-GPU training
 # Set the GPU ID used by the '--gpus' parameter.
 python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3'  tools/train.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Optimizer.base_lr=0.0001
+```
 
-
+If you train the PSE algorithm, you need to compile the post-processing first.
+```bash
+cd ppocr/postprocess/pse_postprocess/pse
+python3 setup.py build_ext --inplace
 ```
 
 #### load trained model and continue training