[Model] Add FSANet model (#448)

* add yolov5cls

* fixed bugs

* fixed bugs

* fixed preprocess bug

* add yolov5cls readme

* deal with comments

* Add YOLOv5Cls Note

* add yolov5cls test

* add rvm support

* support rvm model

* add rvm demo

* fixed bugs

* add rvm readme

* add TRT support

* add trt support

* add rvm test

* add EXPORT.md

* rename export.md

* rm poros doxyen

* deal with comments

* deal with comments

* add rvm video_mode note

* add fsanet

* fixed bug

* update readme

* fixed for ci

* deal with comments

* deal with comments

* deal with comments

Co-authored-by: Jason <jiangjiajun@baidu.com>
Co-authored-by: DefTruth <31974251+DefTruth@users.noreply.github.com>

examples/vision/headpose/fsanet/cpp/README.md

@@ -0,0 +1,74 @@
+# FSANet C++部署示例
+
+本目录下提供`infer.cc`快速完成FSANet在CPU/GPU，以及GPU上通过TensorRT加速部署的示例。
+
+在部署前，需确认以下两个步骤
+
+- 1. 软硬件环境满足要求，参考[FastDeploy环境要求](../../../../../docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md)  
+- 2. 根据开发环境，下载预编译部署库和samples代码，参考[FastDeploy预编译库](../../../../../docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md)
+
+以Linux上CPU推理为例，在本目录执行如下命令即可完成编译测试，保证 FastDeploy 版本0.6.0以上(x.x.x >= 0.6.0)支持FSANet模型
+
+```bash
+mkdir build
+cd build
+wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/release/cpp/fastdeploy-linux-x64-x.x.x.tgz
+tar xvf fastdeploy-linux-x64-x.x.x.tgz
+cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/fastdeploy-linux-x64-x.x.x
+make -j
+
+#下载官方转换好的 FSANet 模型文件和测试图片
+wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/fsanet-var.onnx
+wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/headpose_input.png
+# CPU推理
+./infer_demo --model fsanet-var.onnx --image headpose_input.png --device cpu
+# GPU推理
+./infer_demo --model fsanet-var.onnx --image headpose_input.png --device gpu
+# GPU上TensorRT推理
+./infer_demo --model fsanet-var.onnx --image headpose_input.png --device gpu --backend trt
+```
+
+运行完成可视化结果如下图所示
+
+<div width="520">
+<img width="500" height="514" float="left" src="https://user-images.githubusercontent.com/19977378/198279932-3eee424e-98a2-4249-bdeb-0f79127cbc9d.png">
+</div>
+
+以上命令只适用于Linux或MacOS, Windows下SDK的使用方式请参考:  
+- [如何在Windows中使用FastDeploy C++ SDK](../../../../../docs/cn/faq/use_sdk_on_windows.md)
+
+## FSANet C++接口
+
+### FSANet 类
+
+```c++
+fastdeploy::vision::headpose::FSANet(
+        const string& model_file,
+        const string& params_file = "",
+        const RuntimeOption& runtime_option = RuntimeOption(),
+        const ModelFormat& model_format = ModelFormat::ONNX)
+```
+FSANet模型加载和初始化，其中model_file为导出的ONNX模型格式。
+**参数**
+> * **model_file**(str): 模型文件路径
+> * **params_file**(str): 参数文件路径，当模型格式为ONNX时，此参数传入空字符串即可
+> * **runtime_option**(RuntimeOption): 后端推理配置，默认为None，即采用默认配置
+> * **model_format**(ModelFormat): 模型格式，默认为ONNX格式
+#### Predict函数
+> ```c++
+> FSANet::Predict(cv::Mat* im, HeadPoseResult* result)
+> ```
+>
+> 模型预测接口，输入图像直接输出头部姿态预测结果。
+>
+> **参数**
+>
+> > * **im**: 输入图像，注意需为HWC，BGR格式
+> > * **result**: 头部姿态预测结果, HeadPoseResult说明参考[视觉模型预测结果](../../../../../docs/api/vision_results/)
+### 类成员变量
+用户可按照自己的实际需求，修改下列预处理参数，从而影响最终的推理和部署效果
+> > * **size**(vector&lt;int&gt;): 通过此参数修改预处理过程中resize的大小，包含两个整型元素，表示[width, height], 默认值为[112, 112]
+- [模型介绍](../../)
+- [Python部署](../python)
+- [视觉模型预测结果](../../../../../docs/api/vision_results/)
+- [如何切换模型推理后端引擎](../../../../../docs/cn/faq/how_to_change_backend.md)