改进YOLOv5系列：改进的BoTNet Transformer结构在计算机视觉中的应用

YOLOv5是一种流行的目标检测算法，其通过将目标检测任务转化为回归问题，并采用深度卷积神经网络来实现目标检测。然而，为了进一步提升YOLOv5的性能，研究人员提出了一种改进的BoTNet Transformer结构，该结构能够有效地提高目标检测的准确性和效率。

BoTNet Transformer结构是在YOLOv5的基础上进行改进的，它引入了Transformer模块来捕捉目标之间的全局关系和上下文信息。下面我将详细介绍这个改进的BoTNet Transformer结构，并提供相应的源代码。

首先，让我们来了解一下BoTNet Transformer结构的主要组成部分。该结构包括两个关键模块：BasicBlock和BoTNet。

BasicBlock模块是BoTNet Transformer结构中的基本构建块，它由一个卷积层和一层批量归一化层组成。这个模块用于提取图像特征，并进行特征的维度缩减。

下面是BasicBlock模块的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class BasicBlock