在CV界，传统卷积已经彻底输给Transformer了吗？
2023-05-28 阅读 39
在计算机视觉领域，传统卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、语义分割等任务上表现出色，并且已经在实际应用中得到广泛使用。但是，随着Transformer模型的提出和不断发展，它在自然语言处理领域的成功应用也引起了计算机视觉领域的关注，因此在某些任务上，如图像生成、图像字幕生成等，Transformer模型已经取得了一定的成功。但是，传统卷积神经网络的优势在于它们在处理图像时具有天然的局部感知能力和参数共享机制，这些特性使得它们在计算机视觉任务上表现出色。因此，可以说传统卷积神经网络并没有彻底输给Transformer，而是在不同的任务中各有优劣，需要根据具体情况选择合适的模型。
更新于 2023年05月29日
