与之前ViT、Detr、Deit等不同之处在于：本文针对ViT的特征多样性、结构化设计等进行了更深入的思考，提出了一种新颖的Tokens-to-Token机制，用于同时建模图像的局部结构信息与全局相关性，同时还借鉴了CNN架构设计思想引导ViT的骨干设计。最终，仅仅依赖于ImageNet数据，而无需JFT-300M预训练，所提方案即可取得全面超越ResNet的性能，且参数量与计算量显著降低；与此同时，在轻量化方面，所提方法只需简单减少深度与隐含层维度即可取得优于精心设计的MobileNet系列方案的性能。
分析发现：(1) 输入图像的简单token化难以很好的建模近邻像素间的重要局部结构(比如边缘、线条等)，这就导致了少量样本时的低效性；(2) 在固定计算负载与有限训练样本约束下，ViT中的冗余注意力骨干设计限制了特征的丰富性。
本文的主要贡献包含以下几个方面：
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首次通过精心设计Transformer结构在标准ImageNet数据集上取得了全面超越CNN的性能，而无需在JFT-300M数据进行预训练；
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提出一种新颖的渐进式Token化机制用于ViT，并证实了其优越性，所提T2T模块可以更好的协助每个token建模局部重要结构信息；
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CNN的架构设计思想有助于ViT的骨干结构设计并提升其特征丰富性、减少信息冗余。通过实验发现：
deep-narrow结构设计非常适合于ViT。
