帮我基于pytorch框架构建一个结构，要求一个输入分别经过三个liner层，然后三个输出相加输入至一个多头注意力机制层，最后输出至一个liner层然后输出，此结构将用于目标检测算法

好的，以下是基于PyTorch框架构建的模型结构：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim, num_heads):
        super(MyModel, self).__init__()
        
        self.linear1 = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.linear2 = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.linear3 = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        
        self.multihead_attn = nn.MultiheadAttention(input_dim, num_heads)
        
        self.linear4 = nn.Linear(input_dim, output_dim)
        
    def forward(self, x):
        x1 = F.relu(self.linear1(x))
        x2 = F.relu(self.linear2(x))
        x3 = F.relu(self.linear3(x))
        
        x = x1 + x2 + x3
        
        x = x.permute(1, 2, 0) # change to shape [batch_size, input_dim, seq_len]
        x = self.multihead_attn(x, x, x)[0] # only need the output tensor, not weights
        
        x = x.permute(0, 2, 1) # change back to shape [batch_size, seq_len, input_dim]
        x = self.linear4(x)
        
        return x

这个模型接收一个维度为`input_dim`的输入，经过三个线性层后，将三个输出相加，然后输入到一个多头注意力机制层中，该层的头数为`num_heads`。最后，输出将输入到一个线性层中，输出维度为`output_dim`。需要注意的是，在目标检测算法中，输入通常是一个三维张量，形状为`[batch_size, channels, height, width]`，而输出通常是一个四维张量，形状为`[batch_size, num_boxes, num_classes, 4]`，其中`num_boxes`表示检测到的物体数量，`num_classes`表示类别数量，`4`表示每个物体的位置和尺寸信息。因此，在实际使用中，需要根据具体的任务对模型的输入和输出进行适当修改。