ViT系列网络系统性分析：从架构创新到未来趋势

发展脉络梳理

奠基期（2020-2021）

2020-2021年是Vision Transformer（ViT）系列网络的奠基阶段，这一时期的核心使命是打破卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域的长期垄断，通过引入Transformer架构重构视觉任务的特征提取范式。从ViT首次验证Transformer在图像识别中的可行性，到DeiT解决数据依赖问题，再到Swin Transformer、PVT、CvT等模型针对效率、多任务适配性的优化，奠定了ViT系列作为通用视觉主干的技术基础。

ViT：Transformer视觉化的起点与性能突破

2020年，Google团队在论文《AN IMAGE IS WORTH $16\ast 16$ WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》中首次提出ViT,彻底摒弃CNN的图像特定归纳偏差（如平移不变性、局部性），将标准Transformer直接应用于图像识别。其核心架构包括：图像分块嵌入（将图像$H\ast W\ast C$切分为$N=HW/P^2$个$P\ast P$的patch，展平后通过线性映射生成token序列）、可学习位置嵌入（弥补Transformer对序列位置不敏感缺陷）、Transformer编码器（含多头自注意力MSA、前馈神经网络FFN及残差连接)及 [CLS]分类标记（聚合全局特征用于分类）[1][2]。

ViT的性能呈现显著的数据规模依赖性：在小规模数据集（如ImageNet-1K）上性能不及同等规模ResNet，但通过JFT-300M大规模数据预训练后，ImageNet准确率达88.55%、ImageNet-ReaL达90.72%、CIFAR-100达94.55%，全面超越当时最先进CNN[1][3]。这一结果证明:当数据规模足够大时，Transformer的全局建模能力可突破CNN的局部特征学习瓶颈，为视觉领域架构革新提供了关键证据。

DeiT：知识蒸馏破解数据依赖难题

ViT对大规模数据的强依赖限制了其普及性。2021年，Facebook提出的DeiT（数据高效图像Transformer）通过知识蒸馏技术，使ViT在仅使用ImageNet-1K数据（128万张图像）的情况下即可达到与CNN竞争的性能。其核心策略包括：

• 双token设计：在[CLS]分类token基础上添加蒸馏token，分别学习真实标签与教师模型（预训练ResNet）输出，损失函数为$$\begin{gathered} CE( \\ sigma(Z_{cls}),y_{true}) \end{gathered}$$