描述Vision Transformer的缺点和优点

Vision Transformer的缺点是它相对于其他模型（如CNN）来说更加复杂，这意味着训练速度较慢，并且需要更多的计算资源。优点是它可以处理非常大的图像（尺寸），而不需要像CNN那样进行大量的缩放和裁剪。它还可以与深度学习模型相结合，以提高准确率和性能。

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EVA02的CV大模型有了解嘛，同时将上述模型的提出时间进行补充，以及其优缺点等效果进行描述

很抱歉，我目前没有关于名为EVA02的CV大模型的具体信息。或许EVA02是一个特定研究团队或机构自行命名的模型，所以我无法提供相关的详细描述和评价。

关于提到的其他模型的提出时间和其优缺点的描述如下：

1. Vision Transformer (ViT)：ViT是在2020年提出的，它通过引入自注意力机制来处理图像分类任务。优点包括能够捕捉全局上下文信息、对长距离依赖进行建模、在一些图像分类任务上取得了很好的表现。缺点包括对输入图像分割较为依赖、计算资源要求较高。

2. EfficientNet：EfficientNet是在2019年提出的一系列高效模型，通过复合缩放系数来平衡模型的深度、宽度和分辨率。优点包括在计算资源有限的情况下实现了较好的性能、能够在多个计算机视觉任务上进行迁移学习。缺点则是相对较大的模型尺寸，需要更多的计算资源和存储空间。

3. DALL-E：DALL-E是在2021年提出的生成模型，能够根据文本描述生成相关图像。优点包括生成能力惊人、能够生成多样化的图像。缺点是训练和推理过程的计算资源要求很高，同时生成的图像可能会出现一些不合理或模糊的细节。

4. CLIP：CLIP是在2021年提出的模型，能够联合编码图像和文本进行多种任务。优点包括泛化能力强、能够适应不同领域和数据集。缺点则是模型较大，计算资源要求高。

这些模型都在各自领域取得了一定的突破和应用，并且不断有新的改进和扩展。然而，每个模型都有其适用的场景和限制，具体选择应根据任务需求、数据集特点和计算资源等因素来综合考虑。