Transformer在计算机视觉中是如何实现全局特征学习的，并与CNN进行比较。

Transformer在计算机视觉中的应用是当前深度学习领域的研究热点之一，主要得益于其自注意力机制（Self-Attention）在处理序列数据时的强大能力。自注意力允许模型在处理输入时，关注序列中任意两个位置之间的关系，这在计算机视觉中对应到图像的全局信息捕获。与CNN相比，CNN主要依赖于卷积层来提取局部特征，而Transformer则能够在一个全局的视野内，将图像中的所有元素联系起来，学习到更加全面和上下文相关的特征。

参考资源链接：[视觉Transformer：突破、现状与CV领域的未来](https://wenku.csdn.net/doc/38ru2p40p6?spm=1055.2569.3001.10343)

在实际应用中，Transformer通过自注意力机制，可以为图像中的每一个像素点计算其与图像中所有其他像素点的关系权重，从而在全局范围内捕捉长距离依赖关系。这种全局依赖性是CNN难以实现的，因为标准的卷积操作通常具有局部感受野，并且需要多层卷积结构才能模拟这种长距离信息交互。

然而，Transformer在视觉领域的应用也面临挑战。首先，相比于CNN，Transformer的计算复杂度更高，因为它需要计算序列中每一对元素之间的关系。这在图像数据中意味着平方级的时间和空间消耗。为了解决这一问题，研究者们提出了各种优化策略，如引入稀疏注意力机制，降低计算复杂度，同时保持模型的性能。

此外，Transformer在计算效率上的一个关键优化是使用并行计算。与CNN逐层传递信息的方式不同，Transformer允许不同位置的注意力计算同时进行，这大大加快了训练速度，也是它吸引研究者关注的重要原因之一。

在比较Transformer与CNN时，可以发现两者在特征学习的方式上存在本质差异。CNN通过层级结构逐步提取局部特征，适合捕捉图像的空间结构，但缺乏处理长距离依赖的能力。而Transformer则直接在全局范围内建模特征，有助于捕捉图像中的上下文信息，但计算成本较高。因此，在实际项目中，将两者结合使用，利用各自优势已成为一种常见的策略。

对于希望深入了解Transformer在视觉领域应用的读者，我建议查阅《视觉Transformer：突破、现状与CV领域的未来》。这份资料对视觉Transformer的研究进展做了全面的回顾，并对未来的发展方向进行了展望。通过这份资料，读者将能更深入地理解Transformer如何在计算机视觉中发挥作用，并且对比CNN的不同，从而为实战项目提供更全面的技术指导和理论支持。

参考资源链接：[视觉Transformer：突破、现状与CV领域的未来](https://wenku.csdn.net/doc/38ru2p40p6?spm=1055.2569.3001.10343)