动机： ViT和CNN都存在各自的局限性。初步研究：CNN：墙壁装饰和地毯

ViT（Visual Transformer）是一种基于Transformer架构的图像处理模型，它通过将图像分割成小的patch并转换为序列输入到自注意力机制中，从而实现了对视觉信息的理解。然而，CNN（Convolutional Neural Networks）的优势在于它们能够利用局部感受野和权重共享来有效地捕获空间特征，并且在一定程度上能够处理图像中的平移不变性。

对于CNN的局限性，例如：

1. CNN对于长距离依赖的理解相对较弱，因为其局部连接性和固定的卷积核限制了它处理图像全局上下文的能力。
2. 对于复杂场景下的物体识别，CNN可能需要更深的网络结构才能达到与Transformer相媲美的性能，而深度增加会带来计算资源的需求增加和过拟合风险。
3. 当涉及到图像变换（如旋转、缩放等）时，由于缺乏直接的机制来处理这种变化，CNN可能不如Transformer那样适应性强。

至于你提到的"墙壁装饰和地毯"作为例子，CNN在区分这类具有相似纹理但细节不同的图像时可能会遇到困难，因为它依赖于预先学习好的局部特征模板，而这类任务往往需要更强的模式识别能力，这可能是ViT可以提供优势的地方，因为它能更好地捕捉全局特征。