swin transformer 相比cnn

Swin Transformer 是一种新型的图像分类模型，相比传统的 CNN（卷积神经网络），它具有一些独特的特点和优势。

首先，Swin Transformer 使用了 Transformer 结构，而不是传统的卷积操作。Transformer 是一种基于自注意力机制的模型，能够在全局范围内进行特征的交互和整合，因此在处理长程依赖关系时有一定的优势。

其次，Swin Transformer 提出了一种新颖的窗口分割策略，将图像划分为多个小块进行处理。这种策略使得模型能够更好地处理大尺寸图像，同时减少了计算复杂度。

此外，Swin Transformer 引入了跨层的连接机制，以便更好地传播信息。这些连接可以帮助模型在不同层级上进行信息的传递和融合，有助于提高模型的性能。

总体来说，Swin Transformer 在图像分类任务上取得了很好的性能，尤其在处理大尺寸图像方面有一定的优势。然而，根据具体的任务和数据集，CNN 仍然可能是更合适的选择，因为它在计算效率上可能更高，并且在一些特定任务上可能具有更好的表现。