1.一种文本图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的文本图像识别方法，其特征在于，所述尺度缩减自注意力层通过以下步骤建立所述特征图的各像素之间的关联关系：
3.根据权利要求2所述的文本图像识别方法，其特征在于，所述文本图像超分模型在训练过程中所采用的损失函数，包括：
4.根据权利要求1所述的文本图像识别方法，其特征在于，所述构建文本图像数据集，包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的文本图像识别方法，其特征在于，所述超分后的目标文本图像的像素数与超分前的目标文本图像的像素数相同。
6.根据权利要求1所述的文本图像识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6中任一项所述的文本图像识别方法，其特征在于，所述平均梯度的计算公式如下：
8.一种文本图像识别装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一所述的文本图像识别方法。
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的文本图像识别方法。