Obwohl Transformer-Modelle in vielen Bereichen der Computer Vision erfolgreich eingesetzt werden, gibt es einige potenzielle Gegenargumente gegen ihre Verwendung für die räumliche Beziehungsvorhersage. Ein mögliches Argument könnte die Komplexität und Rechenintensität von Transformer-Modellen sein, insbesondere bei der Verarbeitung großer Bilddaten. Da Transformer-Modelle auf sequenziellen Datenstrukturen basieren, können sie Schwierigkeiten haben, die räumlichen Beziehungen zwischen verschiedenen Objekten in einem Bild effizient zu erfassen. Darüber hinaus könnten Transformer-Modelle aufgrund ihrer Größe und Komplexität Schwierigkeiten haben, in Echtzeitumgebungen oder auf Geräten mit begrenzten Ressourcen eingesetzt zu werden.