与传统的CNN相比， swin TransFormer具有以下优点

相比传统的CNN，Swin Transformer具有以下几个优点：

1. 更好的长距离依赖建模能力：Swin Transformer是基于Transformer架构设计的，可以通过自注意力机制来捕捉全局信息，从而更好地建模长距离依赖关系，适用于许多自然语言处理和计算机视觉任务。

2. 更高的计算效率：Swin Transformer引入了基于分块的注意力机制，可将输入图像分为小块进行处理，从而显著减少计算量，并允许更大的输入尺寸。

3. 更好的可扩展性：Swin Transformer采用分阶段的设计，将输入图像分成多个阶段进行处理，每个阶段处理的输入尺寸相同，这种设计使得Swin Transformer可以方便地扩展到更大的输入图像尺寸。

4. 更好的泛化能力：Swin Transformer使用了层间的多尺度交互机制，可以有效地将不同尺度的特征进行融合，从而提高模型的泛化能力，适用于不同场景下的计算机视觉任务。