主要观点总结
本文主要探讨了文本图像中视觉和语言信息的融合问题，指出了在视觉质量退化的情况下，语言模式的重要性。文章介绍了当前场景文本识别（STR）方法的挑战，包括依赖大规模标注数据集和缺乏标注的自监督学习问题。为了解决这个问题，本文提出了一种新的方法——语言学感知掩码图像建模（LMIM），通过将语言信息注入MIM解码过程，实现视觉和语言信息的同步捕获。实验表明，该方法在多个基准测试中达到了领先水平，并提供了代码开源访问。
关键观点总结
关键观点1: 文本图像具有视觉和语言信息的双重属性。
文章首先强调了文本图像中视觉和语言信息的融合对于鲁棒场景文本识别的必要性。
关键观点2: 当前STR方法的挑战。
文章指出了当前STR方法面临的挑战，包括依赖大规模标注数据集和缺乏标注的自监督学习问题。
关键观点3: LMIM方法的核心思想。
文章介绍了一种新的方法——LMIM，通过独立分支将语言信息注入MIM解码过程，实现视觉和语言信息的同步捕获。
关键观点4: LMIM方法的实验效果。
文章通过实验证明了LMIM方法在多个基准测试中达到了领先水平，并提供了代码开源访问。
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