Transformer 和 CNN（卷积神经网络）是用于计算机视觉任务的两种不同的深度学习架构，各自具有一些优点和局限性。
一、Transformer: 优点：全局信息关系建模： Transformer 通过自注意力机制（self-attention）能够捕捉输入序列中各个位置之间的依赖关系，能够更好地建模长距离依赖关系。 可并行性： Transformer 模型中的自注意力层可以并行计算，使得在某种程度上更容易实现并行化处理，因此在一定情况下速度可能更快。 适用于序列任务： 原本设计用于处理序列数据（如自然语言处理任务），在某些图像任务中也能够应用，特别是对于具有空间关系的图像数据。
缺点：计算和内存消耗大： Transformer 模型的自注意力机制需要大量的计算资源和内存，对于大规模的图像数据，可能需要巨大的模型和计算能力，使得其在实际应用中可能受到限制。 特征提取能力相对较弱： 对于基于图像像素级别的特征提取，Transformer 相对传统的卷积神经网络可能效果不如。
二、CNN（卷积神经网络）： 优点：局部特征提取： CNN 通过卷积操作能够有效地提取图像中的局部特征，对于图像识别、物体检测等任务效果良好。 参数共享： CNN 利用参数共享的概念减少了模型的参数数量，有利于训练更小的模型并在较小的数据集上表现良好。 适用性广泛： 在计算机视觉领域，CNN 已经被广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等任务，并且已经有许多经典的模型架构（如VGG、ResNet、Inception等）可供使用。
缺点：局部感知范围： CNN 的局部卷积操作使得其对于长距离的像素关系感知能力较弱，在处理全局关系问题上可能不如Transformer。 对位置平移敏感： CNN 对于位置的平移比较敏感，这在某些情况下可能导致模型对于平移、旋转等变换不具备很好的鲁棒性。
三、结论：在实际应用中，对于计算机视觉任务，通常会结合这两种架构来充分利用它们各自的优势。比如，可以使用 CNN 进行特征提取，然后使用 Transformer 进行全局关系建模或者上下文理解，或者将两者进行结合以适应特定任务的需求。选择使用哪种架构通常取决于任务的特性、数据集的规模、计算资源的可用性以及对模型精度和效率的要求。