YOLOv7改进Transformer主干系列：引入BoTNet Transformer结构，提升模型性能的简单而强大的背骨

摘要：
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要且具有挑战性的任务。传统的目标检测方法通常采用基于手工特征和机器学习算法的方法，但面对复杂场景和多目标的情况下，这些方法存在一定的局限性。近年来，基于深度学习的目标检测方法取得了显著的突破，其中YOLO（You Only Look Once）系列是非常有代表性的方法之一。本文提出了一种改进的YOLOv7模型，将BoTNet Transformer结构引入到模型的主干网络中，通过自注意力机制提高模型性能。

1. 引言
   目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一，它在许多实际应用中扮演着重要角色，如自动驾驶、视频监控、人脸识别等。传统的目标检测方法通常通过手工设计特征和使用机器学习算法来完成目标检测任务，但这些方法在应对复杂场景和多目标时存在一定的局限性。

深度学习方法的出现为目标检测带来了新的机遇和突破。YOLO系列是基于深度学习的目标检测方法中非常有代表性的一种。YOLO系列的方法通过将目标检测任务转化为一个回归问题，并利用卷积神经网络提取图像特征，然后进行目标的位置和类别预测。但是，传统的YOLO模型在处理小目标和在密集目标场景中存在一些不足之处。

2. YOLOv7模型
   为了提高YOLO模型的性能，本文提出了一种改进的YOLOv7模型。该模型主要在模型的主干网络部分引入了BoTNet Transformer结构，并利用自注意力机制来提高模型的性能。

2.1 BoTNet Transformer结构
BoTNet Transformer结构是一种简单而强大的背骨网络，它借鉴了Transformer模型中的自注意力机制。该结构由多个BoT（Bottleneck Trans