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Transformer与CNN最大的不同在于Transformer不包含可学习的卷积核,而是使用注意力机制来计算输入和输出之间的关系。因此,Transformer模型可以更快地处理数据,并且运行效率更高。Transformer模型在图像领域的应用主要是语义分割,它可以将图像分割成不同的部分,例如道路,树木等。