随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）长期主导着计算机视觉领域。然而，近年来基于Transformer架构的Vision Transformer（ViT）模型异军突起，引发了关于其是否能取代传统CNN的广泛讨论。
CNN以其局部感受野和参数共享机制，在图像特征提取方面表现出色，尤其擅长捕捉空间层次化信息。而ViT则通过将图像划分为固定大小的块，并引入自注意力机制，实现了对全局依赖关系的有效建模。这种差异使两者在性能、效率和适用场景上各具特色。
从准确率角度看，ViT在大规模数据集如ImageNet上展现出与先进CNN模型相当甚至更优的表现。特别是在长距离依赖处理任务中，ViT凭借其全局注意力机制占据明显优势。但值得注意的是，ViT通常需要更大规模的数据预训练才能发挥最佳效果，这在一定程度上限制了其小样本场景的应用潜力。
在计算效率方面，CNN得益于成熟的硬件加速支持和优化库，在实时推理和边缘设备部署中仍具不可替代的优势。而ViT虽然理论上具有更强的并行计算能力，但在实际应用中受制于较高的内存消耗和计算复杂度，尤其是在高分辨率图像处理时表现尤为明显。
此外，模型可解释性和鲁棒性也是重要考量因素。CNN的层级结构更符合人类对视觉信息处理的认知模式，其局部连接特性使其对输入扰动相对稳定。相比之下，ViT的全局注意力机制虽提升了建模能力，但也增加了结果解释的难度，并可能带来新的安全风险。
当前研究趋势显示，越来越多的工作开始探索将CNN与Transformer相结合的混合架构。这类方法试图融合局部特征提取与全局关系建模的优势，在保持计算效率的同时提升模型性能。这种融合发展路径或许比简单的"替代论"更能反映技术演进的真实方向。
综上所述，尽管Vision Transformer在多个维度展现出革命性突破，但要完全取代经过数十年发展的CNN体系仍面临诸多挑战。未来短期内更可能出现的局面是：根据具体应用场景需求，在不同任务和资源约束条件下实现两种架构的互补共存与协同创新。这场视觉模型架构之争，最终或将推动整个计算机视觉领域进入一个更加多元、灵活的技术新纪元。
