[docs] fix readthedocs (#577)

* Fix readthedocs issues

* fix opencv-python to 4.5.4.60

* update according to reviewer comments

docs/en/get_started.md

@@ -27,7 +27,7 @@ Beside the backend models, it also includes the model meta info, which will be u
 Inference SDK is developed by C/C++, wrapping the preprocessing, model forward and postprocessing modules in model inference.
 It supports FFI such as C, C++, Python, C#, Java and so on.
 
-## prerequisites
+## Prerequisites
 
 In order to do an end-to-end model deployment, MMDeploy requires Python 3.6+ and PyTorch 1.5+.
 

docs/en/index.rst

@@ -20,10 +20,10 @@ You can switch between Chinese and English documents in the lower-left corner of
    :maxdepth: 1
    :caption: Run & Test
 
-   02-how-to-run/how_to_convert_model.md
+   02-how-to-run/convert_model.md
+   02-how-to-run/write_config.md
    02-how-to-run/how_to_evaluate_a_model.md
    02-how-to-run/how_to_measure_performance_of_models.md
-   02-how-to-run/how_to_write_config.md
 
 .. toctree::
    :maxdepth: 1

docs/zh_cn/02-how-to-run/convert_model.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## 如何转换模型
+# 如何转换模型
 
 <!-- TOC -->
 
@@ -86,4 +86,4 @@ python ./tools/deploy.py \
 
 ## 各后端已支持导出的模型列表
 
-参考[已支持的模型列表](https://mmdeploy.readthedocs.io/en/latest/supported_models.html)。
+参考[已支持的模型列表](../03-benchmark/supported_models.md)。

docs/zh_cn/02-how-to-run/quantize_model.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 部署量化模型
+# 如何量化模型
 
 ## 为什么要量化
 

docs/zh_cn/03-benchmark/supported_models.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-## 支持列表
+# 模型支持列表
 
 自测完成的 model-backend 组合：
 
@@ -70,7 +70,7 @@
 | CenterPoint (pillar)      | MMDetection3d    |      ?      |      Y      |     Y    |   N   |   N   |     Y    | [config](https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/blob/master/configs/centerpoint)          |
 | RotatedRetinaNet          | RotatedDetection |      N      |      Y      |    Y     |   N   |   N   |     N    | [config](https://github.com/open-mmlab/mmrotate/blob/main/configs/rotated_retinanet/README.md) |
 
-### Note
+## Note
 
 - Tag:
   - static: This model only support static export. Please use `static` deploy config, just like $MMDEPLOY_DIR/configs/mmseg/segmentation_tensorrt_static-1024x2048.py.

docs/zh_cn/05-tutorial/03_pytorch2onnx.md

@@ -1,3 +1,5 @@
+# 第三章：PyTorch 转 ONNX 详解
+
 ONNX 是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了 ONNX 的技术细节，就能规避大量的模型部署问题。从这篇文章开始，在接下来的三篇文章里，我们将由浅入深地介绍 ONNX 相关的知识。在第一篇文章里，我们会介绍更多 PyTorch 转 ONNX 的细节，让大家完全掌握把简单的 PyTorch 模型转成 ONNX 模型的方法；在第二篇文章里，我们将介绍如何在 PyTorch 中支持更多的 ONNX 算子，让大家能彻底走通 PyTorch 到 ONNX 这条部署路线；第三篇文章里，我们讲介绍 ONNX 本身的知识，以及修改、调试 ONNX 模型的常用方法，使大家能自行解决大部分和 ONNX 有关的部署问题。
 
 在把 PyTorch 模型转换成 ONNX 模型时，我们往往只需要轻松地调用一句`torch.onnx.export`就行了。这个函数的接口看上去简单，但它在使用上还有着诸多的“潜规则”。在这篇教程中，我们会详细介绍 PyTorch 模型转 ONNX 模型的原理及注意事项。除此之外，我们还会介绍 PyTorch 与 ONNX 的算子对应关系，以教会大家如何处理 PyTorch 模型转换时可能会遇到的算子支持问题。
@@ -27,6 +29,7 @@ class Model(torch.nn.Module):
         return x
 
 
+
 models = [Model(2), Model(3)]
 model_names = ['model_2', 'model_3']
 

docs/zh_cn/05-tutorial/04_onnx_custom_op.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 模型部署入门教程（四）：在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子
+# 第四章：在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子
 
 在[上一篇教程](03_pytorch2onnx.md)中，我们系统地学习了 PyTorch 转 ONNX 的方法，可以发现 PyTorch 对 ONNX 的支持还不错。但在实际的部署过程中，难免碰到模型无法用原生 PyTorch 算子表示的情况。这个时候，我们就得考虑扩充 PyTorch，即在 PyTorch 中支持更多 ONNX 算子。
 

docs/zh_cn/05-tutorial/05_onnx_model_editing.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# 模型部署入门教程（五）：ONNX 模型的修改与调试
+# 第五章：ONNX 模型的修改与调试
 
 在前两期教程中，我们学习了 PyTorch 模型转 ONNX 模型的方法，了解了如何在原生算子表达能力不足时，为 PyTorch 或 ONNX 自定义算子。一直以来，我们都是通过 PyTorch 来导出 ONNX 模型的，基本没有单独探究过 ONNX 模型的构造知识。
 

docs/zh_cn/get_started.md

@@ -6,7 +6,7 @@ MMDeploy 提供了一系列工具，帮助您更轻松的将 OpenMMLab 下的算
 
 在接下来的章节中，我们将会向您展示 MMDeploy 的模型部署方式。并在 NVIDIA 设备上，以 [MMDetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection) Faster R-CNN 模型为例，演示 MMDeploy 的基本使用方法。
 
-## 简介
+## 流程简介
 
 MMDeploy 定义的模型部署流程，如下图所示：
 ![deploy-pipeline](https://user-images.githubusercontent.com/4560679/172306700-31b4c922-2f04-42ed-a1d6-c360f2f3048c.png)

docs/zh_cn/index.rst

@@ -3,6 +3,12 @@
 
 点击页面左下角切换中英文。
 
+.. toctree::
+   :maxdepth: 2
+   :caption: 快速上手
+
+   get_started.md
+
 .. toctree::
    :maxdepth: 1
    :caption: 编译
@@ -39,7 +45,6 @@
    :maxdepth: 1
    :caption: 新人解说
 
-   get_started.md
    05-tutorial/01_introduction_to_model_deployment.md
    05-tutorial/02_challenges.md
    05-tutorial/03_pytorch2onnx.md

requirements/readthedocs.txt

@@ -1,4 +1,5 @@
 h5py
 mmcv
 onnx>=1.8.0
+opencv-python==4.5.4.60
 torch