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DECDM：利用循环一致性扩散模型进行文档增强
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了MDCDP模块，通过引入注意机制融合视觉和语义特征，解决了文本识别中的困难问题。实验结果表明CDistNet在具有挑战性的识别场景中优于最近的方法，并取得了最新的准确性。
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关键要点
- 提出了一种名为 MDCDP 的模块，利用注意机制融合视觉和语义特征。
- MDCDP 通过位置编码查询特征，生成内容感知嵌入，感知字符间距变化和语义亲和力。
- 通过堆叠多个 MDCDP，成功构建特征 - 字符对齐，解决文本识别中的困难问题。
- 在两个增强数据集和六个公共基准上进行实验，CDistNet 在挑战性识别场景中优于最近的方法。
- CDistNet 在标准基准上取得了最新的准确性，且可视化结果显示其在视觉和语义领域的信息利用效果良好。
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