vision transform 未来展望

Vision Transformer（ViT）是一种基于自注意力机制的图像分类模型，它在图像分类任务上取得了与卷积神经网络（CNN）相当的性能。未来，ViT有望在以下几个方面得到进一步的发展和应用：

1. **更广泛的视觉任务**：目前ViT主要应用于图像分类任务，但是它也可以应用于其他视觉任务，如目标检测、语义分割等。未来，ViT有望在更广泛的视觉任务中得到应用。

2. **更高的性能**：目前ViT在一些图像分类数据集上已经取得了与CNN相当的性能，但是在一些更大的数据集上，如ImageNet，它的性能还有提升的空间。未来，ViT有望通过更好的模型设计和更大的训练数据集来提高性能。

3. **更好的可解释性**：相比CNN，ViT具有更好的可解释性，因为它可以直接可视化自注意力权重。未来，ViT有望通过进一步研究自注意力机制来提高可解释性，并且可以应用于一些需要可解释性的任务中。