受自然语言处理（NLP）领域中Transformer架构成功应用的启发，研究者们开始尝试将其引入视觉任务，涌现出一系列代表性工作（如ViT和DeiT）。然而，纯Transformer架构在视觉任务中通常需要大量训练数据或额外的监督信号，才能达到与卷积神经网络（CNN）相当的性能。为克服这一局限，本文深入分析了直接将NLP中的Transformer架构迁移至视觉领域所存在的潜在缺陷，并提出一种新型的卷积增强型图像Transformer（Convolution-enhanced image Transformer, CeiT）。该模型融合了CNN在提取低层特征、强化局部性方面的优势，以及Transformer在建模长距离依赖关系方面的优势。为实现这一目标，本文对原始Transformer结构进行了三项关键改进：1） 不再采用对原始输入图像进行直接分块（tokenization）的方式，而是设计了一个图像到令牌（Image-to-Tokens, I2T） 模块，该模块从生成的低层特征图中提取图像块，从而增强初始表示的语义丰富性与空间相关性；2） 将每个编码器块中的前馈网络（Feed-Forward Network）替换为一种局部增强前馈（Locally-enhanced Feed-Forward, LeFF） 层，该层通过加强空间维度上相邻令牌之间的关联性，提升局部特征建模能力；3） 在Transformer顶层引入一种逐层类别令牌注意力（Layer-wise Class token Attention, LCA） 机制，利用多层级的特征表示，进一步增强分类决策的判别能力。在ImageNet分类任务以及七个下游视觉任务上的实验结果表明，CeiT在性能与泛化能力方面均显著优于先前的Transformer模型及当前最先进的CNN架构，且无需依赖大规模训练数据或额外的CNN教师模型进行知识蒸馏。此外，CeiT模型在训练过程中展现出更优的收敛性，仅需原始训练迭代次数的三分之一即可达到相近甚至更优的性能，从而大幅降低了训练成本。\footnote{代码与模型将在论文被接收后公开发布。}