vgg16和vit比较

VGG16和ViT（Vision Transformer）是两个不同的深度学习模型，用于计算机视觉任务。

VGG16是由牛津大学的研究团队提出的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）架构之一。它以其深层的全卷积层而闻名，总共包含16个卷积块，因此得名VGG16。VGG模型的特点是堆叠了非常深的、小卷积核（如3x3）的层，这使得它们能够捕获图像中的局部特征。VGG模型在ImageNet等大规模图像识别挑战上取得了当时非常好的成绩。

相比之下，ViT是一种基于Transformer的模型，最初由Google研究团队提出。它是将自然语言处理中的Transformer结构应用到图像分类领域的一种创新尝试。ViT将整个图像分解成许多固定大小的tokens，并通过自注意力机制对这些tokens进行全局上下文的建模，无需像CNN那样依赖于局部感受野。这种设计使得ViT在处理长序列数据时更具优势，同时也带来了一定程度的并行计算能力。