transformer在cv上的优点

### 回答1：
Transformer在计算机视觉上的优点包括：

1. 长序列处理能力：传统的卷积神经网络（CNN）在处理长序列数据时存在限制，而Transformer可以处理任意长度的序列数据，因此在处理文本、音频等序列数据时具有优势。

2. 并行计算能力：Transformer中的自注意力机制可以并行计算，因此在处理大规模数据时具有较高的计算效率。

3. 全局信息捕捉能力：Transformer中的自注意力机制可以捕捉序列中的全局信息，因此在处理文本、图像等数据时可以更好地理解上下文信息。

4. 可解释性：Transformer中的自注意力机制可以可视化，因此可以更好地理解模型的决策过程，提高模型的可解释性。

5. 适应性强：Transformer可以通过预训练和微调的方式适应不同的任务，因此具有较强的适应性。

### 回答2：
Transformer是一种基于自注意力机制的模型，以其在自然语言处理领域的优秀表现而备受关注。然而，Transformer在计算机视觉领域同样有着非常广泛的应用和优点。

首先，Transformer在图像分类上有着明显的优势。在传统的卷积神经网络（CNN）中，随着网络深度的增加，感受野也会变得越来越大，容易造成信息的扭曲和丢失。而Transformer可以通过self-attention的方式在整个图像中捕捉不同区域之间的相互关系，使得模型更好地捕捉全局特征，从而显著提高了图像分类的性能。

其次，Transformer在目标检测上表现也十分出色。传统的目标检测模型通常需要结合分类和回归两个任务，并且需要分别使用CNN和循环神经网络（RNN）等不同类型的模型来完成，使得整个模型复杂度非常高。而使用Transformer可以通过追加全局自注意力和滑动窗口自注意力来直接在原图上实现目标检测，并且不需要使用RNN等序列模型，大大简化了模型的结构。

另外，Transformer还可以在图像生成任务上发挥作用。目前主流的图像生成模型往往是基于变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）等模型，这些模型都需要对数据进行隐式建模。而使用Transformer可以直接对图像进行自回归建模，从而可以更好地生成与训练数据相似的图像，同时还可以保证模型的可解释性。

总的来说，Transformer作为新兴的模型架构，在计算机视觉领域有着非常广泛的应用，可以有效解决传统模型在全局特征捕捉和模型结构复杂度等方面存在的问题，并且有着较高的性能和灵活性。

### 回答3：
Transformer模型是一种目前在计算机视觉领域取得巨大成就的方法，并且已经在很多领域得到成功应用。以下是Transformer在计算机视觉上的优点：

1. 处理序列数据能力强：Transformer模型最初是用于自然语言处理（NLP）的，在这方面表现突出。然而，在视觉领域，许多任务都需要处理序列数据，例如图像分割，自然场景文本识别，视频分类等。 Transformer可以处理任意长度的序列，使得它在这些方面比其他的方法更为优越。

2. 处理空间信息有能力：与传统卷积神经网络相比，Transformer具有一个重要的优点是直接利用位置信息。它没有卷积层，因此，可以更好地捕捉空间信息。简化了一些卷积网络中复杂的、手工设计的滤波器。

3. 自注意力机制：Transformer使用了多头自注意力机制，这是在计算机视觉任务中广泛应用的一种技术。自注意力机制可以使Transformer模型能够捕捉输入序列中各个元素之间的相关性，使得它在视觉领域的任务中表现突出。

4. 更好的捕捉全局信息: 在计算机视觉领域，全局信息通常包含了图像中所有的特征信息，因此能够获得全局信息是非常重要的。Transformer模型不需要下采样或池化操作，可以在保留局部细节的同时从整个图像中提取特征，这样使得它在处理有关于全局信息的任务上 更具有优势。

5. 适用于多任务模型：与卷积神经网络不同，Transformer模型可以轻松地扩展到多任务模型。这是非常有价值的，因为许多视觉任务都是与其他任务密切相关的。

在总体上，Transformer模型为计算机视觉领域带来了巨大的提升，其中一些特性使之独特，并且在一些任务上它的性能更好。但是，它也有一些缺点，例如计算复杂度较高，也难以并行化实现。