transformer用于图像压缩的缺点

Transformer模型最初是为自然语言处理设计的，并不是专为图像压缩优化的。将其应用于图像压缩存在一些缺点：

1. **缺乏局部结构理解**：Transformer通常依赖于全局上下文信息，而对于图像这种有丰富局部结构的数据，它可能不如卷积神经网络（CNN）那样擅长捕捉像素间的空间关系。

2. **计算效率**：Transformer的自注意力机制计算复杂度较高，这可能导致在图像压缩中需要大量的计算资源，尤其是在处理大尺寸图像时可能会显得效率低下。

3. **参数量**：为了实现高质量的图像压缩，Transformer模型可能需要大量的训练参数，这不仅增加模型大小，还可能导致过拟合，特别是在数据集较小的情况下。

4. **特异性不足**：针对图像压缩这类特定任务进行优化的模型架构（如基于CNN的变种，如AutoMLZoo的ProxylessNAS）往往能更好地利用图像数据的特点，而Transformer在这种特定任务上可能存在性能瓶颈。