swin transformer较vision transformer的优点

Swin Transformer是近期提出的一种新型的Transformer模型，相较于Vision Transformer（ViT），其有以下几个优点：

1. 更高的计算效率：Swin Transformer通过分块机制将输入图像切分成多个小块进行处理，大大降低了计算复杂度和显存需求，使得其可以处理更大尺寸的图像。

2. 更好的模型性能：Swin Transformer采用了新的跨层连接机制，使得模型可以更好地捕获不同层级的特征信息，从而在多个图像分类任务上取得了更好的性能。

3. 更强的泛化能力：Swin Transformer在训练过程中引入了数据增强和Mixup等技术，使得模型具有更强的泛化能力，可以适应更广泛的图像场景。