计算机视觉中最重要的算法应该是CNN卷积神经网络，但近几年来，transformer 的注意力机制大火，且vision transformer 更是把注意力机制成功应用到了计算机视觉任务上，2个模型算法对比，谁更好呢？CNN和Transformer在计算机视觉中有各自的优点，具体应用取决于任务的需求和数据的特点。在一些传统的图像分类和目标检测任务中，CNN仍然是主流算法。而在一些需要全局信息交互和对输入序列进行建模的任务中，Transformer的注意力机制可能更适用。CNN卷积神经网络和Transformer注意力机制在计算机视觉中都有重要的应用，但它们有不同的优点和适用场景。CNN卷积神经网络在计算机视觉领域中具有以下优点：1. 局部连接和权值共享：CNN通过局部连接和权值共享的方式，减少了网络参数的数量，降低了计算复杂度，使得网络可以处理大规模图像数据。2. 位置不变性：由于卷积操作的存在，CNN对于图像的平移、旋转和缩放具有一定的不变性，使得网络对于图像的变化具有一定的鲁棒性。3. 特征提取能力强：CNN通过多层卷积和池化操作，可以逐层提取图像的低级到高级的特征，从而实现对图像的高效表示和分类。而Transformer注意力机制在计算机视觉中的优点包括：1. 全局信息交互：Transformer通过自注意力机制，可以实现对输入序列中不同位置的全局信息交互，从而更好地捕捉序列中的长程依赖关系。2. 可解释性强：由于注意力机制可以计算不同位置之间的注意力权重，因此Transformer可以提供更好的可解释性，使得模型对于输入的关注点更加明确。3. 适应不同尺度的输入：Transformer的注意力机制可以灵活地处理不同尺度的输入，使得模型可以适应不同大小的图像输入。#动图详解transformer模型##动图详解Transformer