详细说明vision transformer模型缺点

Vision Transformer 模型的缺点主要有两点：

1. 处理大尺寸图像时无法很好地适应：由于 Vision Transformer 模型是基于自注意力机制的，需要将整张图像分解成多个小图像块来进行处理，这会导致大尺寸图像分解后的小图像块数目非常多，从而增加了计算量和内存占用，并影响了模型的训练和推论效率。

2. 对于空间信息的处理能力不如 CNN：Vision Transformer 模型在处理图像时靠对局部特征的整合来获取全局信息，但是由于没有使用卷积操作，因此无法处理图像中的空间信息，如像素之间的距离和方向信息，这在图像分类和目标检测等任务中可能会导致性能下降。相比之下，CNN 模型具有强大的空间信息处理能力，因此在这些任务中表现更好。