针对vision transform的改进

针对Vision Transformer的改进，已经提出了许多工作来提高其有效性和效率。其中一种改进是将CNN和Transformer相结合，通过局部连接和全局连接相互补充，可以获得更好的性能。这种方法利用了CNN在处理局部特征上的优势，同时借助Transformer在全局特征建模上的能力，以提高视觉识别的性能。

另外，还有一种改进是引入自监督表示学习来进行大规模预训练。通过在大规模数据上进行自监督学习，Vision Transformer可以学习到更丰富的特征表示，从而提高其在各种视觉任务上的性能。然而，要取得成功的大规模预训练，仍然需要进一步努力。

除了以上的改进方法，还可以将Transformer与卷积相结合，以引入局部性。这可以通过设计新的ViT变体来实现，或者直接将局部性引入传统的Transformer中。这种方法在保留Transformer的全局特征建模能力的同时，增强了对局部特征的处理能力，从而改善了Vision Transformer的性能。

总的来说，针对Vision Transformer的改进方法包括将CNN和Transformer相结合、引入自监督表示学习以及将Transformer与卷积相结合来增强局部性。这些改进方法都可以提高Vision Transformer在视觉识别任务中的性能和效果。