华为云开发者社区

摘要：本文主要介绍文字检测和文字识别作为计算机视觉一部分的重要性，基本知识，面临的挑战，以及部分最新的成果。 人类在认识了解世界的信息中91%来自视觉，同样计算机视觉是机器认知世界的基础，也是人工智能研究的热点，文字识别也是人工智能的重要研究方向。在我们生活当中，文字是无处不在的，我们的衣食住行都是离不开它的。 文字的价值 首先，文字并非自然产生，而是人类特有的造物，是高层语义信息的载体。文字从整个文化的角度来讲也是非常重要的，人类的文明离不开文字，文字是我们学习知识、传播信息、记录思想很重要的载体，没有文字人类的文明无从谈起。比如说王羲之的“兰亭序”，不只是文化作品，也是人类历史上璀璨的明珠之一；再比如诗经，通过诗经我们既

> 摘要：受Transformer模型的启发，目前一些学者将该结构应用到文本行识别中，以替代RNN，取得了良好的效果，如在HGA-STR和 SRN。 当前的文本行识别器为拥有更强的序列语义能力，模型多采用CNN + RNN的结构，如目前使用十分广泛的两个识别器CRNN和Aster，这些模型取得了非常好的效果。然而由于RNN只能采用串行计算，在目前大量采用并行计算设备的前提下，RNN面临着明显的速度瓶颈。若弃用RNN只使用CNN，性能往往不尽如人意。在NLP领域，Ashish Vaswan[1]等人提出的Transformer模型在语言理解相关任务上十分成功，并优于CNN和RNN效果，展现出Transformer强大的序列建模能力。