Transformer架构最初为自然语言处理(NLP)设计，却在计算机视觉(CV)领域引发了革命性变革。自2020年Vision Transformer(ViT)提出以来，这一架构通过自注意力机制的全局建模能力，成功解决了传统卷积神经网络(CNN)在处理长距离依赖关系时的局限性。从图像分类到目标检测，从语义分割到视频理解，Transformer在CV领域的应用不断拓展，同时也在与CNN的融合中寻找平衡点，以应对计算复杂度和数据效率的挑战。本文将从ViT和Swin Transformer等关键模型的技术突破、在主要CV任务中的应用案例，以及面临的挑战与未来发展趋势三个方面，系统分析Transformer如何重塑计算机视觉领域。一、ViT和Swin Transformer：CV领域Transformer的两大里程碑1. Vision Transformer(ViT)：图像处理的范式转变ViT是将Transformer架构直接应用于图像分类任务的开创性工作，其核心创新在于解决了图像与Transformer架构的适配问题：图像分块处理：ViT将输入图像分割为固定大小的不重叠图像块(Patch)，每个块被展平并映射到嵌入向量。例如，对于256×256分辨率的图像，使用32×32的块大小会产生64个图像块，显著降低了序列长度。位置编码：由于Transformer本身不考虑序列中元素的顺序，ViT引入位置编码来保留图像