Разница между свёрточными нейронными сетями (CNN) и трансформерами в современных системах масштабирования изображения заключается в их особенностях и задачах, которые они решают:

• CNN способны выявлять локальные признаки на изображении, такие как края, текстуры или углы. 2 Они инвариантны к перемещению: способны обнаруживать один и тот же объект, даже если он перемещается, масштабируется или искажается по-разному на разных изображениях. 2
• Трансформеры эффективно обрабатывают последовательные данные на больших расстояниях и легко приспосабливаются к различным задачам. 1 Они могут свободно исследовать сложные взаимосвязи во входных данных, поскольку не имеют предвзятости в обучении. 1

Таким образом, CNN подходят для задач, связанных с распознаванием образов и обработкой изображений, в то время как трансформеры эффективны для моделирования структуры изображения с высоким разрешением. 1

В некоторых случаях CNN и трансформеры используют вместе для создания изображений высокого разрешения, объединяя их свойства для повышения эффективности. 1