我们提出了多尺度视觉Transformer（Multiscale Vision Transformers, MViT），用于视频与图像识别任务，其核心思想是将多尺度特征层次结构这一经典理念与Transformer模型相结合。MViT采用多个通道-分辨率尺度阶段，从输入分辨率和较小的通道维度出发，逐级提升通道容量的同时逐步降低空间分辨率，从而构建出一个多层次的特征金字塔。在浅层中，模型以高空间分辨率处理简单、低层次的视觉信息；而在深层，则以较低的空间分辨率处理更复杂、高维的特征表示。我们针对多种视频识别任务对这一基础架构先验进行了评估，结果表明，该模型在性能上超越了依赖大规模外部预训练的同期视觉Transformer方法，且在计算量和参数量方面仅为其1/5至1/10，效率显著更高。此外，我们进一步移除了时间维度，将该模型应用于图像分类任务，其表现亦优于此前的视觉Transformer方法。代码已开源，地址为：https://github.com/facebookresearch/SlowFast