CV业务落地用Transformer吗？

分类任务：transformer在分类任务上超过cnn让大家欣喜若狂，用pretrain进行finetune是一件合理的事情，但可能大家也有意识到，imagenet-1k, imagenet-21k等pretrain的跨domain问题。
其次，实际项目中，包括模型转化，量化，SDK集成直到模型上线仍然有很大量的工作，链条不完善的情况下，不太容易落地，同时在inference速度上当前没有足够好的优化，也是一个劣势。

检测任务：说完分类再来考虑检测，目前两套思路，一种是换掉backbone，以pretrain的方式进行下游任务，部署难度和分类任务一样；另一种是类似DETR这种训练方式，想要取得较好的精度需要更大量的数据，对于实际项目并不容易获取，且训练相较于普通检测方法多了5到10倍的时间，在没有取得很明显的提升的情况下，也不太适合盲目进行落地。

值得一提的几点：
1. 在public dataset 上杀疯了并不代表在实际业务数据上就能很好的work，这点就不展开了，做过落地的都明白。
2. 当前另外一个方向是自监督+transformer(SSL+Transformer)，个人认为非常有潜力,包括微软的swin-ssl，Facebook的dino等，都是这方面的尝试
3. 落地场景不同，情况就不同，人脸上亿量级的数据如果要train from scratch，要直接硬上transformer，计算资源是非常非常可观的。

个人一点不成熟的观点，轻喷：
我认为现在transformer还处于不成熟的阶段，大部分的工作都在分类任务上进行尝试，因为训练成本较高，部分paper的实验结果并不solid，提点也有限，虽然百花齐放但还没有一个较为统一的认知和共识，下游任务(detection，segmentation)的验证也不是很solid。同时底层硬件，CUDA，训练框架对transformer的优化也不够完善。

类比CNN的发展历程，我认为目前transformer在CV领域应该还处于AlexNet阶段，距ResNet阶段还有一定的距离，一方面是research这条线继续推陈出新，另一方面是工程部署这条线的持续跟进(可以看到很多社区的框架也在多分布式训练，transformer训练进行优化和加速)。

1. 需要另一个里程碑来统一大家的认知

2. 落地是肯定要落地的，大家一起加油。