图像识别分类是使用CNN好还是transformer好

这取决于具体的应用场景和数据集。一般来说，CNN更适合图像识别和分类任务，因为CNN可以有效地提取图像中的特征并进行分类。而Transformer主要用于自然语言处理任务，如文本分类、机器翻译等，因为Transformer可以更好地处理序列数据。但是，在某些情况下，如对于具有复杂结构的图像，如图像中的物体之间存在复杂的关系，Transformer也可以用于图像分类任务。因此，最好根据具体的数据集和任务来选择合适的模型。

相关问题

transformer模型和CNN模型那个用于图像识别更好

Transformer模型最初设计用于自然语言处理任务，但它在计算机视觉领域的应用近年来也取得了显著进步，特别是在图像生成和长距离依赖理解上。尽管如此，对于标准的图像识别任务，传统的卷积神经网络（CNN）通常表现更优，尤其是经过预训练的大型CNN模型如ResNet、DenseNet或EfficientNet。

CNN非常擅长局部特征的学习和空间信息的捕捉，这对于图像中的细节识别至关重要。相比之下，Transformer在处理图像时需要更大的计算资源，并且其并行化能力不如CNN强，因为它依赖于自注意力机制，这可能导致计算效率降低。

因此，在大多数实际图像识别场景下，CNN仍然是首选，尤其是对速度和准确性的平衡有较高要求的情况下。不过，当涉及到跨模态学习或多任务处理，或者对于解决复杂的空间依赖问题时，Transformer可能会展现优势。

transformer 图像识别

Transformer可以被应用于图像识别任务，这种处理方式被称为"Vision Transformer"，或者简称为ViT。在图像识别任务中，图像被分解为一系列的patch，每个patch可以看作是图像的一个"词"。然后，Transformer的自注意力机制被用来处理这些patch，以捕获图像中的全局依赖关系。这种方法在一些计算机视觉任务中表现出色，但并不意味着它会完全取代CNN。事实上，很多最新的研究都在探索如何将Transformer和CNN结合起来，以充分发挥它们各自的优点，比如CNN用于提取局部特征，而Transformer用于建模特征之间的关系。