视觉智能从 CNN 向 Transformer 演进的技术解析

本文深入分析了视觉智能架构从 CNN 向 Transformer 演进的逻辑与技术路径。CNN 以局部链接和权重共享为核心，在小样本下高效但受限于局部感受野和封闭标签体系；而 Transformer 通过自注意力机制实现全局建模，具备更强的空间交互能力与可扩展性，在大规模数据下性能上限更高。视觉 Transformer 的演进经历了图像 Token 化、吸收 CNN 特征成为通用骨干、以及迈向可提示且与语言对齐的基础模型三个阶段。尽管全局注意力带来的计算开销是核心瓶颈，但 Transformer 已在分类、检测等 SOTA 模型中占据主导。目前，视觉领域已完成架构与规模跃迁，但在纯视觉输入的复杂推理能力（推理跃迁）方面仍处于深化阶段。