普通卷积层（传统卷积与Transformers 优缺点对比）

时间2025-09-13 06:41:00分类IT科技浏览7445

导读：近两年Transformer如日中天，刷爆各大CV榜单，但在计算机视觉中，传统卷积就已经彻底输给Transformer了吗？...

近两年Transformer如日中天，刷爆各大CV榜单，但在计算机视觉中，传统卷积就已经彻底输给Transformer了吗？

回答1

作者：DLing

链接：https://www.zhihu.com/question/531529633/answer/2819350360

看在工业界还是学术界了。学术界，可能。工业界，一时半会还不会。

近些年，transformer确实很火，论文层出不穷，刀法也很犀利，各种公开数据集的强榜基本霸占。大家研究的热情也很高。

但是，工业界现在可能还不太“用的起 ”这么好的模型。

工业界对于模型的选择，对于模型推理效果的指标来说，更多的是够用就好。但是对于构建这个模型的成本来说，要求的会更严苛。

1.场景需不需要上transformer?搞个麻将识别，一万和一条这种，需要上这么重的模型吗？ 2.标注成本能不能控制的住？一个五十万的项目，哪有那么多预算给你标数据，搞个开源稳定的模型，限制下场景，用公共数据或者少量的数据，达到客户的要求就好。这点数据量给transformer ，牙缝还不够呢。 3 训练成本能不能控制的住？训练时长，硬件计算资源等等一计算，transformer涨的那几个点能不能划算，都要打问号的， 4 部署成本能不能控制的住？现在很多模型都得部署在很低算力的平台上，而且长期维护的产品，transformer能不能集成的进去，都不好说。

学术界和工业界还是有很大代差的，你会发现，很多大厂他们出了很多牛批的模型，但是他们的业务部门大多还在用resnet，yolov3 ，天天在搞数据，而不是在搞模型。至于原因嘛，懂得都懂。

学术界一定要引领工业界的，现在工业落地过程中，在长尾分布以及少样本学习方面可能需求的更急迫一些。毕竟太依赖样本数量的方式，会让产品落地举步维艰。

回答2

作者：幻云羽音

链接：https://www.zhihu.com/question/531529633/answer/2797528246

感觉很多答案都回答得很好了。

我就只说一点，经过在 Kaggle 上实践十几个数据集之后，我得到的结论是 ViT 系模型全都是“近视眼 ” 。

（ViT 系模型: Vision Transformer 系列模型总称，包括 vit, swin, cait, deit, xcit, deit 等等）

比如说像下图这样的，哪怕你有近视眼，还是能分辨出狮子是狮子。

而 CV 科研界圣杯 ImageNet 里全是这样的图片，因此 ViT 系模型能大显身手。

在 Kaggle 里的类 ImageNet 数据的比赛中 ViT 确实能占一席之地，和 CNN 分庭抗礼（并不是一边倒）

。

但如果换成这样的图片，要在几千x几千像素的图片里分辨出这种像素级别的细节，那就不是 ViT 系模型的强项了，甚至在某些个数据集上基本无法正常收敛。

回答3

作者：波尔德

链接：https://www.zhihu.com/question/531529633/answer/2473798585

首先明确反对斗兽。反对“a完爆b ”式引战。

cnn相比vit至少有下列优点：

1.cnn在数据较少时效果更好，收敛也更快。本质是因为cnn包含的inductive bias于图像数据的性质吻合，而vit只能靠海量数据学习这些性质。现实业务中数据很可能没那么多，vit吃不饱不好好干活。而且训练vit动不动就300 、500甚至1000个epoch真的遭不住。用cnn可能100个epoch就完事了。

2.cnn容易训练。只要用上residual和BN这两个技术，cnn的效果基本就不会差到哪里去。训练vit你需要各种正则化和trick 。比如gradient clip ，weight decay ，random depth ，large batch ，warm up ，各种数据增强……超参数过多意味着换个数据集就重新来过，慢慢调去吧。我听过很多人抱怨vit迁移到自己的数据上效果不好，我怀疑多半是没调出来。

3.cnn跑得快。卷积已经经历过多年优化，比自注意力的运算效率高。relu也比gelu快的多。

4.cnn的开销与像素点的数目是线性关系。而vit是平方关系。这意味着vit难以处理高分辨率图像。

5.cnn天然可以处理任意分辨率的图像。而vit由于位置编码的限制，一般需要固定分辨率。

6.cnn对硬件更友好。naive的卷积只需要im2col ，matmul和reshape 。bn和relu还可以融合进卷积核。硬件实现比自注意力简单。

7.因为运算简单，cnn的int8量化也容易做。想要量化vit，首先必须搞一个int8的softmax…….怎么看都不是个容易的事情。目前的推理芯片绝大部分只能跑cnn。

最后是一些胡言乱语。

卷积和自注意力不是水火不容的。小孩子才斗兽。大人选择我全都要。例如Swin ，吸收了cnn的局部性和层级结构，效果就比原版vit好很多。反过来ConvNeXT从vit里获得了灵感，给cnn来了一波文艺复兴。LeCun说过，他理想中的网络应该是用卷积抓底层的特征，transformer处理高阶的信息。类似于detr那样。vit这个领域现在还是大水漫灌，而我乐观地相信真正的好东西还在后面。

另外一个问题是，cnn到底还有多少潜力可挖。缝合了大量trick之后，老不死的（褒义）ResNet50也能在ImageNet上达到80%以上的准确度。说不定哪天又蹦出来个新技术，给全体cnn再补补身子（就像曾经的BN）。

回答4

作者：李宏毅的粉丝

链接：https://www.zhihu.com/question/531529633/answer/2473314760

No Free Lunch。我个人觉得这句话无论什么时候说都是对的，没有一个模型能在所有任务所有场景上都能做到最好，Transformer也不例外。

虽然目前cv的各大任务都是被Transformer刷榜了，但我相信还是有一些任务CNN是有一些优势的。首先我认为CNN和Transformer（MultiHeadAttention）最大的区别在于感受野，CNN在浅层的时候感受野很小，基本上提取的基本都是纹理颜色这种特征（不需要大的感受野），即使深层，虽然感受野较大（但实际上有效感受野并不是很大），理论上能学习到轮廓的特征，但是由于纹理颜色等特征是更容易学习的，因此，在ImageNet数据集上面，模型很容易走捷径，去学习纹理而不是形状，导致产生很大的形状偏见（https://arxiv.org/abs/1811.12231）。当然最近也有论文提出大卷积核可以得到更大的感受野，从而减小形状偏见，达到和Transformer类似甚至更好的效果（https://arxiv.org/pdf/2203.06717.pdf）。在通用任务（分类，检测，分割），感受野都是非常重要的，人判断一个物体类别主要也是依靠形状而不是纹理，因此通用任务上Transformer的效果比CNN好是符合直觉的。但是材料分类或者瑕疵检测这种通过纹理就能解决的问题，我相信CNN会有一定的优势，因为CNN的限制更为合理。

此外，最近CNN也开始文艺复兴了，ConvNext ，VAN ，以及上面这篇论文（https://arxiv.org/pdf/2203.06717.pdf）通过增大卷积核在多个任务上取得了和Transformer类似的效果，不过没有达到SOTA就是了。

此外，重要的是，目前工业界，Transformer的落地困难重重，尤其是端边部署，onnx都不支持MultiHeadAttention, LayerNorm ，GELU等算子，是将这些算子拆成多个小算子完成的。而绝大多数的AI芯片对这些小算子是不支持，或者推理效率很低的（GPU除外，但GPU实在是太贵了，一般产品是用不起的），这就导致了Transformer模型很难部署。BN可以与卷积融合，3x3的卷积效率比其他算子高得多，导致了目前工业界还是以4 ，5年前的CNN网络为主。不是工业界的算法工程师不求上进，而是比较了很久之后会发现，新模型真的不一定会比老模型好。

退一万步来讲，Transformer在视觉任务上，Patch Embedding还是通过卷积层来完成的，卷积这种不破坏图像二维信息的算子已然刻入了基于Transformer的模型之中。

参考：https://www.zhihu.com/question/531529633