如何理解和应用Transformer在计算机视觉中的作用及其与CNN的比较？

Transformer架构在计算机视觉中的作用主要体现在其自注意力机制和全局特征提取能力上，这与传统CNN的局部感受野和层级特征提取形成了鲜明对比。在理解Transformer在计算机视觉中的作用时，我们首先要回顾其在自然语言处理（NLP）中的成功，Transformer通过并行计算和自注意力机制，有效地处理了序列数据，这使得它在捕捉长距离依赖关系方面表现优异。

参考资源链接：[视觉Transformer：突破、现状与CV领域的未来](https://wenku.csdn.net/doc/38ru2p40p6?spm=1055.2569.3001.10343)

在计算机视觉领域，Transformer模型如ViT（Vision Transformer）将图像分割成多个补丁，并将其视为序列处理，这允许模型更好地捕捉图像中不同区域之间的关联。与CNN相比，Transformer不依赖于固定大小的局部感受野，能够捕捉到更加全局的特征，并且容易扩展到不同大小的图像。

在实际应用中，Transformer的训练需要大量的数据和计算资源，但其在多个视觉任务中已经证明了其有效性，尤其是在那些需要理解图像整体结构的任务上，如图像分类、目标检测等。然而，Transformer的高计算复杂度和对大量数据的依赖仍然是其在实际应用中需要解决的关键问题。

为了更好地掌握Transformer在计算机视觉中的应用，建议参阅《视觉Transformer：突破、现状与CV领域的未来》。这本书详细介绍了视觉Transformer的关键技术和未来发展，它不仅讨论了Transformer和CNN的比较，还深入探讨了如何解决实际问题，如模型优化、预训练策略、多模态融合等，帮助你全面理解Transformer在计算机视觉中的潜力和挑战。

参考资源链接：[视觉Transformer：突破、现状与CV领域的未来](https://wenku.csdn.net/doc/38ru2p40p6?spm=1055.2569.3001.10343)