transformer做图像处理好用么

Transformer架构最初是由Google在自然语言处理领域提出的，尤其是BERT模型，但它并不是专为图像处理设计的。然而，由于其自注意力机制的强大能力，Transformer模型被广泛应用于计算机视觉领域，通过引入视觉Transformer（ViT）等变种。

Transformer在图像处理中的应用通常用于图像分类、目标检测、分割、以及生成任务中，比如ImageNet分类、CoAtNet在图像识别上的改进、DALLE-2在图像生成的创新等。它们能够捕捉全局上下文信息，并在一定程度上替代了传统的卷积神经网络（CNN）在某些场景下表现不俗。

尽管如此，Transformer模型相比经过优化的CNN在计算效率和参数数量上可能会有所劣势，特别是在处理较小的输入和细节丰富的图像时。因此，它们更适合于对大尺寸输入或对全局理解有要求的任务。