与卷积神经网络(CNN)对比，视觉Transformer的特点

本人对视觉Transformer(ViT)的一些总结，有不对的地方请大家指教。

1. 卷积神经网络(CNN)因其自身固有的一些列优良特性，使它们很自然地适用于多种计算机视觉任务。比如平移不变性(translation equivariance)，这种特性为CNN引入了归纳偏置(inductive bias)，使之能够适应不同大小的输入图片的尺寸。

2. 视觉Transformer模型的发展撼动了CNN的统治地位。通过借鉴CNN中一些优秀的架构设计(金字塔结构、归纳偏置和残差连接等)和训练策略(知识蒸馏)，视觉Transformer模型已经在图像分类、目标检测、语义分割等下游任务(downstream tasks)中取得了卓越的性能。

3. 视觉Transformer成功的关键因素是通过自注意力(self-attention)操作实现输入自适应（input adaptive）、远程依赖(long-range dependencies, 旨在提取视觉场景的全局理解)和高阶空间交互（high-order spatial interactions）的空间建模新方法。

4. ViT的基本特征是其直接的全局关系建模（direct global relationship modeling），可以扩大图像的感受野，获取更多上下文信息，这也是众多研究者从CNN转移到视觉Transformer的原因。Self attention有特征汇聚的能力，全局性强。

5. 视觉Transformer的多头注意力（Multi-Head Attention, MHA）能够捕捉更加丰富的特征信息，通过qkv去捕捉全局的特征与特征之间的关系。Transformer有时候作为backbone，有时候作为head，比较灵活。

6. Transformer在目标检测的作用是获取目标的位置和特征信息。Detr用卷积提取到特征，输入到Transformer中的encoder（编码器）里，计算每个patch的特征与特征之间存在的隐藏关系，decoder（解码器）主要是用来计算目标可能出现的位置。

7. 与CNN相比，视觉Transformer在浅层和深层获得的特征之间具有更多相似性。视觉Transformer从浅层获得全局特征，但从浅层获得的局部特征也很重要。此外，视觉Transformer比CNN保留了更多的空间信息（spatial information）。

8. 视觉Transformer中的跳跃连接（skip connection）比CNN的重要程度高，并且很大程度影响了特征表示的性能和相似性。

9. 视觉Transformer无法利用图像本身具有的尺度、平移不变性和特征局部性等先验知识，必须使用大规模数据集学习高质量的中间表示。若数据集较小，不建议采用视觉Transformer，本人测试过。

10. MLP-Mixer的表示更接近视觉Transformer而不是CNN。