在深度学习领域，视觉Transformer（ViT）作为一种新兴的图像处理模型架构，正在逐渐改变传统的卷积神经网络（CNN）主导的局面。ViT通过将图像分割成固定大小的小块，并将其视为序列数据进行处理，从而引入了自注意力机制。这种机制使得ViT能够更好地捕捉全局特征，而不仅仅是局部信息。
ViT模型的一个显著特征是其对输入数据的高度灵活性。与CNN相比，ViT不需要复杂的预处理步骤，可以直接接受原始像素值作为输入。此外，ViT还具有强大的特征提取能力，这主要得益于其基于Transformer的结构设计。Transformer的核心在于自注意力模块，它允许网络中的每一部分都能够与其他部分相互作用，从而实现更深层次的理解和表达。
另一个值得注意的特点是ViT在训练初期的表现可能不如CNN稳定。由于ViT需要大量的标记数据来克服其初始阶段的欠拟合问题，因此在实际应用中通常会采用迁移学习的方法，即先在一个大规模数据集上预训练模型，然后再针对具体任务微调参数。这种方法不仅提高了模型性能，同时也降低了开发成本。
总之，ViT以其独特的架构特点，在图像分类等任务中展现出了巨大的潜力。尽管目前仍存在一些挑战，但随着研究的深入和技术的进步，ViT有望在未来成为主流的图像处理解决方案之一。
