前期我们使用大量的篇幅介绍了手写数字识别与手写文字识别，当然那里主要使用的是CNN卷积神经网络，利用CNN卷积神经网络来训练文字识别的模型。

这里一旦提到OCR相关的技术，肯定第一个想到的便是CNN卷积神经网络，毕竟CNN卷积神经网络在计算机视觉任务上起到了至关重要的作用。有关CNN卷积神经网络的相关知识与文章，可以参考往期的文章内容。

但是随着transformer模型attention注意力机制进入计算机视觉任务，我们同样可以使用transformer来进行计算机视觉方面的任务，比如对象检测，对象分类，对象分割等，这里毕竟著名的模型VIT，Swin便是成功的把transformer的注意力机制应用到了计算机视觉任务，那么基于transformer模型的OCR识别任务，便是理所当然的了。

TrOCR是transformer OCR的简写，是microsoft发布的一个OCR识别模型，光看这个模型的名字就知道此模型基于transformer模型，其模型架构如下，完全采用了标准的transformer模型。