Add YOLOv5-cls Model (#335)

* add yolov5cls

* fixed bugs

* fixed bugs

* fixed preprocess bug

* add yolov5cls readme

* deal with comments

* Add YOLOv5Cls Note

* add yolov5cls test

Co-authored-by: Jason <jiangjiajun@baidu.com>

examples/vision/classification/yolov5cls/cpp/README.md

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+# YOLOv5Cls C++部署示例
+
+本目录下提供`infer.cc`快速完成YOLOv5Cls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/environment.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/quick_start)
+
+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
+
+```bash
+mkdir build
+cd build
+wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/release/cpp/fastdeploy-linux-x64-0.2.1.tgz
+tar xvf fastdeploy-linux-x64-0.2.1.tgz
+cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/fastdeploy-linux-x64-0.2.1
+make -j
+
+#下载官方转换好的yolov5模型文件和测试图片
+wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/yolov5n-cls.onnx
+wget hhttps://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas/raw/release/2.4/deploy/images/ImageNet/ILSVRC2012_val_00000010.jpeg
+
+
+# CPU推理
+./infer_demo yolov5n-cls.onnx 000000014439.jpg 0
+# GPU推理
+./infer_demo yolov5n-cls.onnx 000000014439.jpg 1
+# GPU上TensorRT推理
+./infer_demo yolov5n-cls.onnx 000000014439.jpg 2
+```
+
+运行完成后返回结果如下所示
+```bash
+ClassifyResult(
+label_ids: 265,
+scores: 0.196327,
+)
+```
+
+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/compile/how_to_use_sdk_on_windows.md)
+
+## YOLOv5Cls C++接口
+
+### YOLOv5Cls类
+
+```c++
+fastdeploy::vision::classification::YOLOv5Cls(
+        const string& model_file,
+        const string& params_file = "",
+        const RuntimeOption& runtime_option = RuntimeOption(),
+        const ModelFormat& model_format = ModelFormat::ONNX)
+```
+
+YOLOv5Cls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++
+> YOLOv5Cls::Predict(cv::Mat* im, int topk = 1)
+> ```
+>
+> 模型预测接口，输入图像直接输出输出分类topk结果。
+>
+> **参数**
+>
+> > * **input_image**(np.ndarray): 输入数据，注意需为HWC，BGR格式
+> > * **topk**(int):返回预测概率最高的topk个分类结果，默认为1
+
+
+> **返回**
+>
+> > 返回`fastdeploy.vision.ClassifyResult`结构体，结构体说明参考文档[视觉模型预测结果](../../../../../docs/api/vision_results/)
+
+
+## 其它文档
+
+- [YOLOv5Cls 模型介绍](..)
+- [YOLOv5Cls Python部署](../python)
+- [模型预测结果说明](../../../../../docs/api/vision_results/)
+- [如何切换模型推理后端引擎](../../../../../docs/runtime/how_to_change_backend.md)