Swin+Transformer较于ResNET的优势

引用和引用[2]提到，Swin Transformer是一种新型的Transformer模型，它通过使用Shift操作替换了传统的注意力层，从而在计算效率和性能之间取得了更好的平衡。相比于ResNet，Swin Transformer的优势在于：
1.更好的性能：Swin Transformer在多个图像分类和检测任务中都取得了比ResNet更好的性能，尤其是在大规模数据集上。
2.更高的计算效率：Swin Transformer通过使用局部注意力机制和Shift操作，减少了计算复杂度，从而在计算效率上优于ResNet。
3.更好的可扩展性：Swin Transformer的模型结构可以很容易地扩展到更大的规模，而不会导致过拟合或性能下降。

因此，Swin Transformer相对于ResNet具有更好的性能、更高的计算效率和更好的可扩展性。