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

近年来，视觉Transformer（ViT）已经成为计算机视觉领域的一种重要技术。然而，由于ViT在处理图像时需要将其分解为小的图块，因此它的性能受到了限制。为了克服这一限制，最近提出了一种名为CvT（Convolutions to Vision Transformers）的新技术，它将传统卷积神经网络（CNN）和ViT相结合，实现了更高效的图像分类和目标检测。

CvT的优点在于它能够利用CNN的卷积操作来保留图像中的空间信息。这样可以避免将图像分解为小的图块，从而提高了模型的性能。此外，CvT还利用了ViT的自注意力机制来捕捉图像中的全局上下文信息，从而提高了模型的感知能力。因此，CvT在图像分类和目标检测任务中表现出了比传统的CNN和ViT更好的性能。

总之，CvT是一种非常有潜力的技术，它充分利用了卷积神经网络和视觉Transformer的优点，为图像分类和目标检测任务提供了更高效和更准确的解决方案。