Refine code structure (#89)

* refine code structure

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examples/vision/detection/yolov7/cpp/README.md

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+# YOLOv7 C++部署示例
+
+本目录下提供`infer.cc`快速完成YOLOv7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/quick_start/requirements.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/compile/prebuild_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
+
+```
+mkdir build
+cd build
+wget https://xxx.tgz
+tar xvf fastdeploy-linux-x64-0.2.0.tgz
+cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/fastdeploy-linux-x64-0.2.0
+make -j
+
+#下载官方转换好的yolov7模型文件和测试图片
+wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov7.onnx
+wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection/raw/release/2.4/demo/000000087038.jpg
+
+
+# CPU推理
+./infer_demo yolov7.onnx 000000087038.jpg 0
+# GPU推理
+./infer_demo yolov7.onnx 000000087038.jpg 1
+# GPU上TensorRT推理
+./infer_demo yolov7.onnx 000000087038.jpg 2
+```
+
+## YOLOv7 C++接口
+
+### YOLOv7类
+
+```
+fastdeploy::vision::detection::YOLOv7(
+        const string& model_file,
+        const string& params_file = "",
+        const RuntimeOption& runtime_option = RuntimeOption(),
+        const Frontend& model_format = Frontend::ONNX)
+```
+
+YOLOv7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**(Frontend): 模型格式，默认为ONNX格式
+
+#### Predict函数
+
+> ```
+> YOLOv7::Predict(cv::Mat* im, DetectionResult* result,
+>                 float conf_threshold = 0.25,
+>                 float nms_iou_threshold = 0.5)
+> ```
+> 
+> 模型预测接口，输入图像直接输出检测结果。
+> 
+> **参数**
+> 
+> > * **im**: 输入图像，注意需为HWC，BGR格式
+> > * **result**: 检测结果，包括检测框，各个框的置信度, DetectionResult说明参考[视觉模型预测结果](../../../../../docs/api/vision_results/)
+> > * **conf_threshold**: 检测框置信度过滤阈值
+> > * **nms_iou_threshold**: NMS处理过程中iou阈值
+
+### 类成员变量
+
+> > * **size**(vector<int>): 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[640, 640]
+
+- [模型介绍](../../)
+- [Python部署](../python)
+- [视觉模型预测结果](../../../../../docs/api/vision_results/)