新冠、肺炎与健康肺部图像分类：能否用Vision Transformer替代CNN及应用前提？

可行性：完全可以替代 #

Vision Transformer（ViT）在图像分类领域已经证明了自身能力，尤其在数据规模足够的场景下，性能不逊于甚至优于传统CNN。你当前的任务每类3000张图像，总样本量9000张，这个规模足以支撑ViT的训练，不用过度担心数据量不足的问题。而且你现有CNN已经达到95%的准确率，换用ViT有机会实现精度持平甚至小幅提升，即使没有明显提升，也能作为模型多样性的补充，验证任务的最优解。

应用ViT的核心前提条件 #

• 严格的输入预处理：ViT要求输入图像切割成固定尺寸的patch（比如16×16），整体输入尺寸必须匹配模型要求（如224×224、384×384），不像CNN能兼容不同尺寸输入，所以需要提前统一图像尺寸、做好归一化等预处理工作。
• 依赖预训练权重：从零训练ViT几乎无法得到好结果，必须借助在ImageNet等大规模通用数据集上预训练的权重做迁移学习，这能大幅降低训练难度、提升收敛速度和最终精度。
• 足够的计算资源：ViT的参数量和计算量普遍高于常规CNN（比如ViT-Base参数量约86M，ResNet50仅约25M），如果使用更大的模型变体（如ViT-Large），需要确保GPU显存至少8G以上，16G显存会更稳妥，避免训练时出现OOM错误。
• 针对性超参数调整：ViT对学习率、batch size等超参数的敏感度比CNN更高，比如初始学习率通常要设置得更小（建议从1e-5开始尝试），batch size也要根据显存合理调整，需要多做几组小范围实验找到最优配置。

如果担心计算压力，也可以先从轻量级ViT变体（比如MobileViT、ViT-Lite）入手，这类模型兼顾了Transformer的特性和CNN的高效性，试错成本更低。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vamsi bharadwaj