在人工智能领域，视觉Transformer（Vision Transformer，简称ViT）正在掀起一场技术革命！传统的卷积神经网络（CNN）一直是计算机视觉的核心，但ViT通过引入Transformer架构，彻底改变了我们处理图像的方式。💡
Transformer最初在自然语言处理中大放异彩，如今被成功迁移到视觉任务上。它以全局注意力机制为核心，能够更好地捕捉图像中的长距离依赖关系。与CNN相比，ViT无需复杂的特征提取步骤，直接将图像分割成小块并输入模型进行训练，极大地简化了流程。🌈
ViT的应用范围非常广泛，从图像分类到目标检测，再到图像分割，其表现都令人惊艳。例如，在医疗影像分析中，ViT可以快速识别病变区域；在自动驾驶领域，它能精准定位障碍物。尽管ViT仍面临计算资源需求高和数据需求大的挑战，但它无疑为计算机视觉开辟了一条全新道路。🚀
未来，随着更多优化技术的出现，ViT有望成为下一代视觉模型的主流选择。让我们拭目以待吧！👀