多尺度CNN-Transformer和Swin Transformer哪个结构对图像分类效果好

多尺度CNN-Transformer和Swin Transformer是两种不同的图像分类结构，它们都在图像分类任务中表现出色，但具体哪个结构效果更好取决于具体应用场景和数据集。

多尺度CNN-Transformer结构是一种融合了多尺度卷积和Transformer模块的方法，它能够同时捕捉图像的局部细节和全局上下文信息。这个结构适用于需要考虑对象局部细节和全局语义信息的图像分类任务，例如目标检测和图像分割。

Swin Transformer是一种基于Transformer的图像分类结构，它引入了窗口化自注意力机制来处理图像。Swin Transformer通过将图像分割成更小的窗口并在窗口内进行自注意力计算，以捕捉图像的局部和全局特征。这个结构在大规模图像分类任务上表现出色，特别适用于处理高分辨率图像。

因此，对于特定的图像分类任务，你可以根据任务需求、数据集特点和计算资源等因素来选择适合的结构。最佳的选择需要经过实验和评估才能确定。