本研究提出了一种无训练的轻量级场景文本分割与识别网络，旨在降低现代文本识别系统对大型架构和高训练成本的依赖。该框架通过上下文理解和注意力机制，提高了文本区域的识别效率，并在公共基准测试中表现出与先进系统相当的效果，同时显著减少了资源需求。