基于改进视觉Transformer的自然场景文本识别与纠错

一、引言

自然场景文本识别（SceneTextRecognition，简称STR）作为计算机视觉领域的一个核心问题，一直以来备受关注。该任务不仅具有重大的理论研究价值，也在众多实际场景中具有广泛的应用前景。随着深度学习技术的发展，尤其是Transformer模型的出现，自然场景文本识别与纠错的性能得到了显著提升。本文将介绍一种基于改进视觉Transformer的自然场景文本识别与纠错方法，以提高识别的准确性和稳定性。

二、相关工作

在自然场景文本识别领域，传统的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork