YOLOv7改进：在不同位置添加Biformer进行计算机视觉

计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，广泛应用于图像识别、目标检测和图像分割等任务。YOLOv7是一种常用的目标检测算法，但它在处理复杂场景和小目标时存在一定的局限性。为了改进YOLOv7的性能，我们可以在不同位置添加Biformer模块，从而提高其在计算机视觉任务中的表现。

Biformer是一种基于Transformer的注意力机制模块，它在图像领域中被广泛使用。通过引入Biformer模块，我们可以捕捉到更长的上下文信息，并且能够更好地处理目标的尺度变化和复杂背景。下面我们将详细介绍如何在YOLOv7中添加Biformer模块，并附上相应的源代码。

首先，我们需要在YOLOv7的网络结构中插入Biformer模块。通常，我们可以在主干网络中添加Biformer模块，以便在不同层级捕捉到不同尺度的特征。以下是一个示例代码片段，展示了如何在YOLOv7网络结构中添加Biformer模块：

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision.models import resnet50