深入理解计算机视觉中的注意力机制，首要从Transformer模型开始。Transformer，作为深度学习模型中的一股清流，其在处理序列数据时展现出了强大的能力，逐渐成为自然语言处理领域的核心。然而，它在计算机视觉领域的应用也同样引人注目。

在视觉Transformer中，关键概念之一是平均注意力距离。这一概念描述了模型在计算注意力权重时，对不同表示间的距离进行平均处理的过程，从而影响其对输入信息的整合方式。

接下来，中心核对齐技术则是视觉Transformer中的另一亮点。通过优化这一过程，模型能够在处理图像信息时更加精确地对齐关键点，从而提高识别与分类的准确性。

远跳连接技术在视觉Transformer中同样具有重要意义。它允许模型在不同层次之间进行信息传递，实现更高效的数据融合，为视觉任务提供更强的解释能力。

解释Transformer的算法，实际上旨在提高模型的可解释性。通过使用可解释性方法，研究者们能够深入理解模型决策的过程，从而更好地挖掘其内部机制。

在讨论为什么选择Transformer而非CNN时，关键在于Transformer在处理全局信息方面的优势。相比CNN，Transformer能更有效地处理长距离依赖关系，这对于计算机视觉任务尤为重要。

值得注意的是，注意力机制在Transformer中的应用，实际上就是一种解释机制。它帮助我们理解模型是如何对输入数据进行分析和决策的。

将空间token与CLS token分离，这一技术有助于模型在处理图像数据时更加聚焦于关键信息，进而提高任务的执行效率。

预训练在显著性发展中的作用不容忽视。通过在大规模数据集上进行预训练，Transformer能够学习到更通用且强大的特征表示，这为后续下游任务提供了丰富的信息资源。

在注意力辅助下游任务方面，Transformer通过注意力机制能够更精确地定位关键特征，从而提高任务的准确性和效率。

总结而言，Transformer在计算机视觉领域的应用，不仅展现了其在处理序列数据的强大能力，更在注意力机制的引入下，为计算机视觉任务提供了更高效、更准确的解决方案。

未来，研究者们还需进一步探索注意力机制在计算机视觉中的更多可能性，以及如何更好地结合其他技术，以实现更高级别、更复杂的视觉任务。