什么是Transformer架构？与CNN的比较有哪些不同？
2020年之前，CV领域的神经网络架构的老大是CNN，大概没有人反驳，但2020年之后，这个世界变了，视觉Transformer的横空出世提供了另一种可能，本文一起回顾视觉Transformer的兴起历程，探讨它与传统卷积神经网络（CNN）的历史地位之争，以及它们在性能上的优劣对比~
什么是Transformer架构？
Transformer架构自从2017年在论文《Attention Is All You Need》中被提出以来，就在自然语言处理（NLP）领域引起了巨大的轰动。Transformer架构的核心在于它完全基于注意力机制，摒弃了之前常用的循环神经网络（RNN）结构，使得模型能够并行处理序列数据，大大提高了训练效率。
那么，什么是注意力机制呢？
简单来说，注意力机制就是一种资源分配方案，它让模型能够聚焦于输入序列中的关键部分，而忽略其他不那么重要的信息。就像我们人类在阅读时，会自动关注那些重要的单词或短语一样。在深度学习中，注意力机制通过计算序列中各个元素的重要性，来增强模型对关键信息的捕捉能力。
在Transformer架构中，自注意力机制被广泛应用。自注意力允许模型在处理序列时，不仅关注当前元素，还能考虑到序列中其他元素的影响。这种全局的视角使得Transformer在处理长距离依赖问题时表现得尤为出色。自注意力通过计算序列中每个元素对其他元素的关注度，来更新每个元素的表示，从而捕捉到更丰富的上下文信息。
什么是视觉Transformer？
视觉Transformer（ViT），怎么火起来的呢？ViT的起源可以追溯到2020年，那时候谷歌的研究团队发表了一篇论文，提出了Vision Transformer（ViT），这个模型首次将Transformer架构应用在图像识别任务上。ViT的出现，可以说是给计算机视觉领域带来了一场革命，因为它证明了Transformer不仅在NLP任务中有效，在视觉任务中也能大放异彩。
视觉Transformer之所以能够火起来，有几个关键的技术突破不得不提。首先，ViT通过将图像分割成小块（patches），然后像处理序列数据一样处理这些图像块，使得模型能够捕捉到图像中的全局特征。这种全局视角是CNN所不具备的。其次，ViT的自注意力机制让它在处理长距离依赖问题时表现得尤为出色，这对于理解图像的整体结构非常有帮助。这些技术突破让ViT在多个视觉任务上取得了优异的性能，比如图像分类、目标检测和语义分割等。
Transformer架构与视觉Transformer的区别
1、 输入数据的差异
Transformer架构最初是为处理序列数据而生的，比如自然语言处理中的文本。在NLP中，输入通常是一系列词汇或句子，这些数据具有天然的序列特性，比如句子中的单词顺序。而视觉Transformer（ViT）则需要处理的是图像数据，这就需要将图像转换为能够被Transformer处理的序列形式。具体来说，ViT通过将图像分割成多个小块（patches），然后将这些小块视为序列中的元素，这样就可以利用Transformer处理序列数据的能力来处理图像了。这种从处理序列到处理图像的转变，是Transformer架构在视觉领域的一个重要创新。
3.2 架构设计的异同
虽然Transformer架构和视觉Transformer都依赖于自注意力机制，但在架构设计上存在一些差异。在标准的Transformer架构中，编码器和解码器是核心组成部分，它们通过自注意力层和前馈神经网络（FFN）层来处理序列数据。
而在视觉Transformer中，由于输入数据的特性不同，通常只使用编码器部分，而不需要解码器。ViT通过在编码器中堆叠多个自注意力层和FFN层来提取图像特征，这一点与传统的Transformer架构是相似的。不同之处在于，ViT需要额外的位置编码来保留图像块的空间信息，因为图像块本身并不包含位置信息，而文本序列中的词汇顺序则隐含了位置信息。
3.3 应用场景的不同
Transformer架构和视觉Transformer的应用场景也有所不同。Transformer架构最初在NLP领域大放异彩，被广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等任务。而视觉Transformer则在计算机视觉领域崭露头角，特别是在图像分类、目标检测、语义分割等任务中表现出色。ViT的成功应用，证明了Transformer架构的灵活性和强大的特征提取能力，使其能够跨越不同的数据模态，从文本到图像，都能发挥出色的性能。这种跨领域的应用能力，是Transformer架构区别于传统CNN的一个显著特点。
视觉Transformer与CNN的比较
咱们得承认，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域可是有着举足轻重的地位。自从1990年代LeNet-5模型的出现，CNN就开始在图像识别、目标检测等任务上崭露头角。尤其是2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中的突破性胜利，更是让CNN成为了计算机视觉的主流架构。多年来，CNN在各种视觉任务上都取得了令人瞩目的成绩，可以说是深度学习时代的“老大哥”了。
但是，随着视觉Transformer（ViT）的兴起，CNN的地位似乎受到了挑战。ViT的出现，标志着Transformer架构开始在计算机视觉领域占据一席之地。ViT利用自注意力机制，能够捕捉图像中的长距离依赖关系，这对于理解图像的整体结构非常有帮助。而且，ViT的并行处理能力也使其在训练效率上具有优势。这些特点让ViT在多个视觉任务上取得了与CNN相媲美甚至更优的性能，从而对CNN的统治地位构成了威胁。
首先，ViT在捕捉全局特征和长距离依赖方面确实比CNN有优势，这使得它在处理复杂视觉任务时更加灵活。其次，ViT的并行处理能力也让它在训练速度上更胜一筹。
但是，ViT的缺点也很明显，比如对计算资源的需求较大，尤其是在处理大规模图像数据时。此外，ViT在捕捉局部细节方面可能不如CNN，因为它缺乏CNN的局部感受野。
相比之下，CNN虽然在全局特征捕捉上不如ViT，但它的局部感受野使其在捕捉局部特征方面有着天然的优势。而且，CNN的计算效率相对较高，对于资源受限的环境更为友好。
总的来说，ViT和CNN，选择哪种架构还需要根据具体的应用场景和需求来决定。不过，随着研究的不断深入，ViT的潜力正在被逐渐挖掘，未来它可能会在更多的视觉任务中发挥重要作用。
展望未来，ViT和CNN的发展趋势值得关注。对于ViT，未来的研究可能会集中在如何降低其对计算资源的需求，以及如何提高其在捕捉局部细节方面的能力。此外，自监督学习和多模态学习可能是ViT未来发展的重要方向，这将使得ViT能够在更少标注数据的情况下学习，并且能够处理来自不同模态的信息。
对于CNN，未来的研究可能会集中在如何进一步提高其全局特征捕捉能力，以及如何结合ViT的优势来构建混合模型。这种混合模型可能会结合CNN的局部特征捕捉能力和ViT的全局特征捕捉能力，从而在各种视觉任务中取得更好的性能。
总的来说，ViT和CNN各有优劣，未来的研究可能会更多地集中在如何结合两者的优势，以及如何在特定的应用场景中选择或设计最合适的模型架构。随着深度学习技术的不断进步，我们可以期待在未来看到更多创新的模型和方法。
