请帮我在pytorch框架的yolov4中添加transformer模块

将Transformer模块添加到YOLOv4需要进行以下步骤：

1. 安装必要的库和依赖项，包括PyTorch、NumPy、OpenCV等。

2. 下载YOLOv4代码并添加Transformer模块。

3. 修改YOLOv4的配置文件以包含Transformer模块。

以下是具体步骤：

1. 首先，安装必要的库和依赖项。可以使用以下命令在终端中安装：

pip install torch numpy opencv-python

2. 下载YOLOv4代码并添加Transformer模块。可以从GitHub上下载YOLOv4代码，并按照以下步骤将Transformer模块添加到YOLOv4中：

- 在YOLOv4代码中创建一个名为transformer.py的新文件，并添加以下代码：

import torch
import torch.nn as nn

class TransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, embedding_dim, num_heads, ff_dim, dropout_rate=0.1):
        super(TransformerBlock, self).__init__()

        self.attention = nn.MultiheadAttention(embedding_dim=embedding_dim, num_heads=num_heads)
        self.norm1 = nn.LayerNorm(embedding_dim)

        self.ff = nn.Sequential(
            nn.Linear(embedding_dim, ff_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(dropout_rate),
            nn.Linear(ff_dim, embedding_dim),
        )
        self.norm2 = nn.LayerNorm(embedding_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout_rate)

    def forward(self, x):
        attention_out, _ = self.attention(x, x, x)
        x = x + self.dropout(self.norm1(attention_out))

        ff_out = self.ff(x)
        x = x + self.dropout(self.norm2(ff_out))

        return x

- 在YOLOv4代码中的yolov4.py文件中导入transformer.py文件并添加以下代码：

from transformer import TransformerBlock

class YOLOv4(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        ...
        self.transformer_block = TransformerBlock(embedding_dim=..., num_heads=..., ff_dim=..., dropout_rate=...)
        ...

    def forward(self, x):
        ...
        x = self.transformer_block(x)
        ...

3. 修改YOLOv4的配置文件以包含Transformer模块。在YOLOv4的配置文件中，应该包含以下变量：

- embedding_dim：Transformer模块中嵌入层的维度。
- num_heads：Transformer模块中注意力头的数量。
- ff_dim：Transformer模块中前馈网络的隐藏层维度。
- dropout_rate：Transformer模块中的dropout率。

将这些变量添加到YOLOv4的配置文件中，并将它们传递给YOLOv4类的构造函数，以便可以在运行时使用它们。

完成以上步骤后，您就可以在YOLOv4中使用Transformer模块了。