Transformer在条码识别的应用

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，可以用于图像识别、自然语言处理等领域。在条码识别中，可以使用Transformer模型对条码图像进行特征提取和分类。

具体来说，可以将条码图像输入到Transformer模型中，经过多层自注意力机制和全连接层的处理，得到条码的特征向量。然后，可以使用分类器对特征向量进行分类，判断条码的类型。

相比传统的条码识别方法，使用Transformer模型可以更好地处理条码图像中的复杂特征，提高识别准确率和鲁棒性。