Vision Transformer优缺点

Vision Transformer (ViT) 是一种将Transformer架构应用于计算机视觉领域的创新方法，它将图像分割成小的固定大小的patches，并将其转化为一系列嵌入向量作为输入。ViT的主要优点和缺点包括：

**优点：**
1. **端到端学习**：ViT可以直接从像素级输入开始，无需先进行复杂的卷积操作，可以更好地利用Transformer的全局感知能力。
2. **数据效率高**：Transformer能够处理不同分辨率的输入，适应各种尺寸的图片，减少了预处理步骤。
3. **迁移学习强大**：由于ViT结构相对简单，可以很好地进行迁移学习，常在ImageNet等大型视觉数据集上取得优异性能。

**缺点：**
1. **对输入尺寸敏感**：原始的ViT设计对输入图像尺寸有一定的限制，过大的或过小的图像可能会导致性能下降。
2. **计算资源需求大**：由于ViT采用全连接的方式，相比卷积神经网络（CNN），在计算和存储方面的需求较高，尤其是当处理大图像时。
3. **训练时间较长**：Transformer的训练通常比CNN更耗时，特别是对于大规模的数据和更深的模型层次。