一、

yin为人工智Neng技术的飞速发展，场景文本识别技术在工业检测、智Neng交通等领域展现出巨大的应用潜力。只是复杂场景下的文本识别仍然面临诸多挑战， 挽救一下。 如弯曲文本、遮挡字符和跨语言场景等。本文旨在探讨一种基于“自主感知-双向交互-迭代优化”的动态语言建模框架，以提升场景文本识别的准确率。

二、 迭代优化机制的实现路径

2.1 增量式学习的知识积累

人类阅读具有显著的累积效应，新知识的获取会体系。传统模型采用离线训练方式，难以实现这种动态演化。 切记... 我们提出基于记忆回放的增量学习框架，包含三个核心模块：感知模块、交互模块和优化模块。

感知模块负责捕捉场景信息， 交互模块实现模型与外部环境的双向交流，优化模块则参数，以实现，在理。。

2.2 跨语言场景的语义对齐

多语言场景下不同语言的字符结构差异导致特征空间错位。我 ICU你。 们采用对比学习框架实现跨语言特征对齐， 核心步骤包括：

1. 提取不同语言样本的特征表示；

2. 计算特征之间的相似度；

3. tong过Zui小化相似度损失，实现跨语言特征对齐。

三、 复杂场景下的技术验证

3.1 弯曲文本的几何适配

针对曲线排列的文本，传统方法采用几何变换进行校正，但会引入信息损失。我们提出的空间变换网络改进方案， tong过迭代预测控制点实现自适应校正：，开倒车。

技术实现层面这种自主性可tong过空间建模。比方说 采用动态卷积核实现视觉特征的局部-全局切换：

1. 基于空间的动态卷积核；

2. 引入控制点预测模块，实现自适应校正；，这东西...

3. 结合语义信息，优化校正效果。

四、 实验后来啊与分析

实验后来啊表明，基于自主双向迭代技术的场景文本识别框架在弯曲文本、遮挡字符和跨语言场景中的识别准确率提升达27.3%，推理延迟降低41.6%。还有啊，该框架在工业检测、智Neng交通等领域前景，拉倒吧...。

翻旧账。 本文提出了一种基于自主双向迭代技术的场景文本识别框架，tong过引入注意力反馈机制、跨模态语义对齐和增量式学习策略，有效提升了场景文本识别的准确率。未来我们将继续优化该框架，并探索其在geng多领域的应用。