在过去几年里，深度学习和人工智能领域发展迅猛，其中视觉变换器一直备受关注。一些人认为视觉变换器是未来的趋势，能够彻底改变计算机视觉的方式。然而，最新研究表明，视觉变换器可能被高估了。
视觉变换器是一种新兴的神经网络架构，通过自注意力机制来捕捉图像的全局信息，而不是依赖于卷积操作。这种架构被认为能够更好地处理长距离依赖关系和全局信息，从而提高图像识别和生成的性能。
然而，最近的研究表明，视觉变换器在实际应用中并没有明显的优势。相比之下，传统的卷积神经网络仍然是许多图像任务的首选，因为它们不仅性能稳定，而且计算效率更高。
尽管视觉变换器在一些数据集上表现出色，但在更大规模的数据集上，其性能并不尽如人意。这表明视觉变换器可能并不适用于所有的图像任务，而且在一些情况下可能被高估了。
因此，作为研究人员和实践者，我们需要理性看待视觉变换器的潜力，同时也要认识到它们的局限性。在未来的研究中，我们需要更加全面地评估不同神经网络架构的优缺点，以找到最适合特定任务的解决方案。
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