swin transform和vittransform哪个好

Swin Transformer和ViT（Vision Transformer）都是基于Transformer架构的视觉模型，它们在图像处理任务中都取得了显著的成功。然而，Swin Transformer相对于原始的ViT有一些改进：

1. **局部注意力**：Swin Transformer采用了空间自注意力机制，将计算限制在了局部区域，这使得模型在保持Transformer效率的同时解决了大尺寸输入的问题，降低了内存消耗。

2. **多尺度特征融合**：Swin Transformer引入了窗口划分和子采样，能够捕获不同尺度的上下文信息，增强了对图像结构的理解。

3. **更好的并行化**：由于局部注意力的存在，Swin Transformer在计算上更容易并行化，适合大规模训练。

综合来看，Swin Transformer通常被认为在性能和效率上更胜一筹，尤其是在长序列和高分辨率图像处理任务上。但这并不意味着它总是比ViT更好，具体应用中的选择可能会取决于具体的任务需求、数据集规模以及硬件资源。