计算机视觉卷机模型存在的问题和Vision Transformer和Swin-Transformer, TransHash, VTS模型解决了卷机模型的那些问题

传统的计算机视觉卷积神经网络模型存在以下几个问题：

1. 局限性：卷积神经网络只能捕捉局部空间相关性，而在处理长程依赖性时表现不佳。

2. 计算复杂度：卷积神经网络的计算复杂度随着层数和宽度的增加而呈指数级增长，导致训练和推理时间较长。

3. 难以解释：由于卷积神经网络的结构复杂，很难解释每个层面的功能和决策。

而近年来，一些新的模型被提出来来解决这些问题，包括Vision Transformer、Swin-Transformer、TransHash和VTS模型等。

Vision Transformer（ViT）是一种基于自注意力机制的模型，它将图像分割为小的图块，并使用transformer编码器处理这些图块。ViT模型能够处理全局信息，并且它的计算复杂度相对较低，而且还能够方便地解释每一层的功能。

Swin-Transformer是一个高效的视觉Transformer模型，它引入了分层的窗口机制，有效地处理了不同尺度和分辨率的特征。

TransHash是一种基于哈希的模型，它将图像通过哈希函数映射到低维空间中，并使用transformer编码器处理这些哈希码。TransHash模型在保留相似性的同时，大幅降低了计算复杂度。

VTS模型是一种结合了卷积神经网络和Transformer的混合模型，它使用卷积神经网络提取局部特征，并使用Transformer编码器处理全局特征。VTS模型具有较高的计算效率和较好的准确性。