Vision Transformer的缺点

Vision Transformer的一些缺点包括：

1. 缺乏空间信息捕捉能力：Vision Transformer主要依靠自注意力机制来对图像进行建模，而没有直接的卷积操作。这导致了它在捕捉空间信息方面相对较弱，可能无法充分利用像素之间的局部关系。

2. 对于大尺寸图像的处理效率低：Vision Transformer在处理大尺寸图像时可能会面临计算和内存需求过大的问题。由于它需要将整个图像划分为一系列的图块（patches），然后再进行处理，这在处理大图像时可能会导致显著的性能下降。

3. 对于小数据集的训练需要更多的数据：Vision Transformer的表现通常需要大量的训练数据来达到最佳效果。相比之下，传统的卷积神经网络往往更适用于小数据集的情况。