写一段介绍CvTConvolutions to Vision Transformers优点的论文段落

CvT (Convolutions to Vision Transformers) 是一种新型的视觉模型，它将传统的卷积神经网络 (CNN) 和 Transformer 模型相结合，充分利用了两者的优点。与传统的 CNN 相比，CvT 更加灵活，能够更好地处理不同分辨率的输入图像。而且，CvT 的 Transformer 部分能够更好地捕捉全局信息，提高模型的泛化能力。此外，CvT 还具有较少的参数量和更快的训练速度，这使得它在实际应用中更具可行性。总体来说，CvT 的优点在于它将 CNN 和 Transformer 的优点相结合，具有更好的适应性和泛化能力，同时还具有更高的效率和更少的计算成本。