Transformer 和 cnn 是两条差异巨大的路径吗？

Transformer 和 cnn 是两条差异巨大的路径吗？

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/qq_63315166/article/details/144621627

卷积和注意力：AI 领域的“分手还是复合”剧本？

Transformer 和 CNN，真的是两条差异巨大的路径吗？

两者设计逻辑不一样，但目标一致——让机器看懂东西

CNN
是图像领域的老炮，靠“局部感知+权值共享”吃饭。
简单说，它专注于看图像的局部细节，就像你拿着放大镜逐块拼图，看得又快又省力。
优点：效率高，专注局部细节
缺点：全局视野有限，得“叠很多层”才能拼凑全图。

Transformer
当代顶流，用注意力机制上位，火得一塌糊涂。它不像 CNN 局限于邻居关系，而是直接全局互动，让每个像素“在线开群聊”，远距离传八卦。
优点：全局视野优秀，任何地方的像素都能产生关系。
缺点：计算量大，GPU 烧得飞起。

所以，乍一看，Transformer 和 CNN 是“根本不搭”的两条路：一个靠局部，一个靠全局。但其实，两者最终的目标都是提取特征，理解数据。

实际应用它们真的井水不犯河水吗？

没那么简单！它们不仅没有互相鄙视，还在偷偷“取经”。

（1）Transformer 在向 CNN 靠拢

Transformer 其实发现了自己的软肋：局部细节提取能力弱。于是，它开始模仿 CNN 的局部处理：

• 比如 Vision Transformer (ViT)，直接把图片切成一块一块的小 patch，搞得像在玩拼图。
• 后来的研究甚至直接在 Transformer 里加了卷积模块，弥补细节能力不足的问题。

（2）CNN 在向 Transformer 学习

CNN 也在进化，为了不被淘汰，开始学 Transformer 的“远距离社交技能”：

• 加入注意力机制，比如 SE-Net、ResNet，让模型能智能分配关注力，不再一味地只看“邻居”。
• 最新的卷积网络（如 ConvNeXt）已经在性能上挑战 Transformer，想抢回地位。

CNN 和 Transformer 并没有彻底分道扬镳，而是在走“融合进化”的路子。未来可能是一个大一统的 AI 架构。

两条路径正在“殊途同归”

很多人以为技术发展是“你死我活”，但实际上，Transformer 和 CNN 的关系更像是“分头修炼，最后在未来相遇”。我们已经看到：

• CNN 在变得“全局化”，加入注意力机制，试图弥补短板；
• Transformer 在变得“高效化”，尝试借助卷积特性，降低算力需求。

甚至有人预测，未来会出现一种“卷积+注意力”混血模型，结合二者的优势，走向 AI 的巅峰。

就像技术的发展历程告诉我们的：“分裂和融合，才是前进的永恒主题。”