视觉领域：CNN与Transformer深度解析

"这篇综述探讨了视觉领域中两种重要的深度学习模型——卷积神经网络（CNN）和Transformer。文章详细介绍了CNN的基本结构，包括输入层、卷积层（涉及卷积核、局部连接、滑动窗口、填充、池化层）、全连接层以及经典模型如AlexNet、VGG和ResNet。接着，转向Transformer的介绍，概述其全局结构，特别是视觉Transformer（VIT、DETR、GroundingDINO）的应用。文章还对比了CNN与Transformer在结构和性能上的差异，并进行了优劣分析。" CNN是深度学习中处理图像的基石，其核心在于卷积层，它通过卷积核提取特征，局部连接和滑动窗口确保效率和表征能力。卷积核的大小（如3x3或5x5）和步长影响特征提取，而边缘填充（Padding）则避免了边界信息的损失。池化层如最大池化和平均池化则进一步降低了模型复杂度并减少了过拟合。全连接层整合所有特征，进行最终的分类决策。经典的CNN模型如AlexNet开启了深度学习在图像识别中的新篇章，VGG网络通过多层小卷积层提高了特征表达能力，而ResNet引入残差块解决了深度网络训练时的梯度消失问题。 Transformer，最初应用于自然语言处理，近期在视觉任务中也显示出强大潜力。Transformer基于自注意力机制，能够全局理解输入序列，而非像CNN那样局限于局部视野。视觉Transformer如VIT将图像切割为小块，通过Transformer编码器进行处理，DETR则在目标检测任务中展现出高效性能，GroundingDINO则可能涉及语义理解与视觉表示的结合。Transformer的优势在于全局上下文的理解，但相比CNN，其计算成本较高且训练难度较大。 在比较CNN与Transformer时，我们注意到CNN擅长捕捉局部特征，适合固定形状的输入，而Transformer更擅长捕捉全局依赖关系，但可能在处理局部细节时稍显不足。性能差异取决于具体任务，某些情况下，CNN可能在速度和准确性之间找到更好的平衡，而在其他任务中，Transformer可能会带来显著的性能提升。因此，选择模型类型需根据实际应用场景和需求来决定。