为什么transformer在图像的效果比CNN好？
2024-02-16 阅读 19
Transformer 在图像处理中相较于传统的 CNN 模型有一些优势，这些优势包括：
1. 全局关注：Transformer 模型能够在处理图像时实现全局关注，即在推断时每个位置都可以访问整个输入序列，这有助于捕捉图像中不同部分之间的长距离依赖关系。
2. 平行计算：Transformer 模型中的自注意力机制可以实现并行计算，这意味着可以更高效地处理大规模的图像数据，加快训练和推断的速度。
3. 泛化能力：由于 Transformer 模型在处理序列数据时表现出色，因此在处理图像数据时也能够更好地泛化到不同尺寸和形状的图像，有助于提高模型的适用性。
尽管 Transformer 在图像处理中表现出色，但 CNN 仍然是处理图像任务的主流模型，因为 CNN 在处理局部特征和空间信息上有一定优势。实际应用中，也会有许多结合 Transformer 和 CNN 的模型，以充分发挥它们各自的优势。
更新于 2024年04月16日
