Yann LeCun：ViT慢且效率低，实时图像处理还得看卷积

在 Transformer 大一统的时代，计算机视觉的 CNN 方向还有研究的必要吗？

今年年初，OpenAI 视频大模型 Sora 带火了 Vision Transformer（ViT）架构。此后，关于 ViT 与传统卷积神经网络（CNN）谁更厉害的争论就没有断过。

近日，一直在社交媒体上活跃的图灵奖得主、Meta 首席科学家 Yann LeCun 也加入了 ViT 与 CNN 之争的讨论。

这件事的起因是Comma.ai的CTO Harald Schäfer在展示自家最新研究。他（像最近很多AI学者一样）cue了Yann LeCun表达，虽然图灵奖大佬认为纯ViT并不实用，但我们最近把自己的压缩器改成了纯ViT，没有捷积，需要更长时间的训练，但是效果非常不错。

比如左图，被压缩到了只有 224 字节，右边是原始图像。

只有 14×128，这对自动驾驶用的世界模型来说很大，意味着可以输入大量数据用于训练。在虚拟环境中训练相比真实环境成本更低，在这里 Agent 需要根据策略进行训练才能正常工作。虚拟训练更高的分辨率效果会更好，但模拟器就会变得速度很慢，因此目前压缩是必须的。

他的展示引发了 AI 圈的讨论，1X 人工智能副总裁 Eric Jang 回复道，是惊人的结果。

Harald 继续夸赞 ViT：这是非常美丽的架构。

此处有人就开始拱火了：大师如 LeCun，有时也无法赶上创新的步伐。

不过，Yann LeCun 很快回复辩驳称，他并不是说 ViT 不实用，现在大家都在使用它。他想表达的是，ViT 太慢、效率太低，导致不适合实时处理高分辨率图像和视频任务。

Yann LeCun 还 Cue 了纽约大学助理教授谢赛宁，后者参与的工作 ConvNext 证明了如果方法得当，CNN 也能和 ViT 一样好。

他接下来表示，在坚持自注意力循环之前，你至少需要几个具有池化和步幅的卷积层。

如果自注意力等同于排列（permutation），则完全对低级别图像或视频处理没有意义，在前端使用单个步幅进行修补（patchify）也没有意义。此外由于图像或视频中的相关性高度集中在局部，因而全局注意力也没有意义且不可扩展。

在更高级别上，一旦特征表征了对象，那么使用自注意力循环就有意义了：重要的是对象之间的关系和交互，而非它们的位置。这种混合架构是由 Meta 研究科学家 Nicolas Carion 及合著者完成的 DETR 系统开创的。

自 DETR 工作出现以后，Yann LeCun 表示自己最喜欢的架构是低级别的卷积 / 步幅 / 池化，以及高级别的自注意力循环。

Yann LeCun 在第二个帖子里总结到：在低级别使用带有步幅或池化的卷积，在高级别使用自注意力循环，并使用特征向量来表征对象。

他还打赌到，特斯拉全自动驾驶（FSD）在低级别使用卷积（或者更复杂的局部运算符），并在更高级别结合更多全局循环（可能使用自注意力）。因此，低级别 patch 嵌入上使用 Transformer 完全一种浪费。

我猜死对头马斯克还是用的卷积路线。

谢赛宁也发表了自己的看法，他认为 ViT 非常适合 224x224 的低分辨率图像，但如果图像分辨率达到了 100 万 x100 万，该怎么办呢？这时要么使用卷积，要么使用共享权重对 ViT 进行修补和处理，这在本质上还是卷积。

因此，谢赛宁表示，有那么一刻自己意识到卷积网络不是一种架构，而是一种思维方式。

这一观点得到了 Yann LeCun 的认可。

谷歌 DeepMind 研究者 Lucas Beyer 也表示，得益于常规卷积网络的零填充，自己很确定「卷积 ViT」（而不是 ViT + 卷积）会工作得很好。

可以预见，这场 ViT 与 CNN 之间的争论还将继续下去，直到未来另一种更强大架构的出现。

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