swin transformer和ViT做图像分类那个更好

Swin Transformer和ViT（Vision Transformer）是两种最新的图像分类方法。它们都具有很高的性能，但具体哪个更好取决于具体的任务和数据集。

Swin Transformer是一种基于Transformer架构的新型模型，它在图像分类任务上取得了很好的性能。Swin Transformer通过引入分层的窗口机制，有效地捕捉了图像中的局部和全局上下文信息。这种设计使得Swin Transformer在大规模图像分类任务上具有很强的表现力和可扩展性。

ViT是一种基于Transformer的视觉模型，它将图像划分为一系列的图像块，并使用Transformer编码器来学习图像特征。ViT通过自注意力机制来捕捉图像中的全局上下文信息，取得了与传统卷积神经网络相媲美的性能。ViT在一些常见的图像分类数据集上表现出色。

综上所述，对于哪种方法更好，需要根据具体的任务和数据集来进行评估。如果你的数据集具有较大的规模和复杂性，Swin Transformer可能更适合。而对于一些常见的图像分类任务，ViT也是一个很好的选择。