Transformer和CNN都是深度学习中常用的神经网络模型，但它们的设计思想和应用场景有所不同，且在不同的场景和任务中都具有独特的优势。
Transformer是一种用于处理序列数据的神经网络模型，最初是为了解决机器翻译问题而提出的。它的核心是自注意力机制（self-attention），通过计算输入序列中各个位置之间的关系来捕捉长距离依赖性，从而更好地处理序列数据。Transformer模型的主要组成部分包括编码器和解码器，其中编码器通过多头注意力机制来对输入序列进行建模，而解码器则通过自注意力机制和编码器-解码器注意力机制来生成输出序列。Transformer模型的优点是在处理序列数据时表现更好，具有更好的灵活性和可解释性，并在一些任务中已经超过了传统的CNN模型。
CNN是一种用于处理图像、视频等空间数据的神经网络模型。它的核心是卷积层、池化层和全连接层，通过提取输入数据的局部特征和抽象全局特征来进行分类、识别等任务。CNN模型在处理空间数据时表现出色，具有良好的平移不变性和局部感知性，并且在计算速度上比较快。CNN模型的主要局限在于只能处理固定尺寸的输入数据，且对于长距离依赖性建模相对较弱。
尽管Transformer和CNN是两种不同的神经网络模型，但它们在一些任务中可以相互结合使用。例如，在图像生成任务中，可以使用CNN对原始图像进行特征提取，然后使用Transformer对提取的特征进行处理和生成。在自然语言处理任务中，可以使用Transformer对输入序列进行建模，然后使用CNN对生成的特征进行分类或者生成文本摘要等任务。
Transformer在计算机视觉领域取代CNN
Transformer在计算机视觉中逐渐取代CNN的原因如下：
1.更好的长距离依赖性建模：传统的CNN模型在处理长距离依赖性问题时会存在一定的问题，因为它们只能通过局部窗口来处理输入数据。而Transformer模型则通过自注意力机制（self-attention）来捕捉长距离依赖性，因此在处理序列数据时表现更好。
2.更好的灵活性：传统的CNN模型通常需要手动设计网络结构，而Transformer模型则可以通过简单的修改来适应不同的任务，例如增加或减少层数或头数等。因此，Transformer模型在处理多种视觉任务时更加灵活。
3.更好的可解释性：由于Transformer模型中的注意力机制具有可视化的特性，可以更直观地了解模型对输入数据的关注程度，因此在某些任务中更易于解释。
4.更好的性能：在一些任务中，Transformer模型已经超过了传统的CNN模型，例如在图像生成和图像分类任务中。
5.更好的泛化能力：由于Transformer模型在处理序列数据时表现更好，因此可以更好地处理不同长度和结构的输入数据，从而提高了模型的泛化能力。
