Деловой мир трансформируется феноменальными темпами, однако эта цифровая трансформация далеко не так масштабна, как хотелось бы. Люди по-прежнему работают с физическими документами в своей повседневной работе, от крупных корпораций до малых предприятий. Несмотря на то, что частота использования значительно сократилась, полностью от нее не избавились. Вместо трудоемкого процесса сканирования документов для цифрового использования используйте новейшие OCR экономичен по времени и эффективен.
Рост использования оптического распознавания символов в первую очередь можно объяснить увеличением производства систем автоматического распознавания. В результате глобальная рыночная стоимость технологии OCR, привязанная к 8.93 млрд долларов США в 2021 году прогнозируется среднегодовой рост на 15.4% в период с 2022 по 2030 год.
Но что такое технология OCR? И почему это меняет правила игры для компаний, разрабатывающих эффективные модели ИИ? Давай выясним.
Что такое OCR?
Также называется распознаванием текста, OCR или оптическое распознавание символов — это программа, которая извлекает печатные или письменные данные из отсканированных документов, PDF-файлов, содержащих только изображения, и рукописных заметок в машиночитаемый формат. Программное обеспечение извлекает каждую букву из изображения и объединяет их в слова и предложения, что упрощает доступ и редактирование документов в цифровом виде.
Что такое наборы данных с открытым исходным кодом?
Есть несколько мест, где технология OCR имеет большой потенциал для использования. Некоторые места включают аэропорт, издательство электронных книг, рекламу, банки и системы цепочки поставок. Однако, чтобы приложения служили своей цели, их необходимо обучать работе с конкретными проектами. Наборы данных оптического распознавания символов.
Эффективность приложения во многом зависит от качества набора данных и используемой методологии обучения. Однако найти качественные цифровые и почерк наборы данных сложно для приложения. Таким образом, многие компании используют наборы данных с открытым исходным кодом или бесплатные для использования вместо проприетарных.
Преимущества и проблемы наборов данных с открытым исходным кодом
Предприятиям необходимо сравнить преимущества и проблемы друг с другом, чтобы понять, должны ли они выбирать бесплатные данные для своих приложений машинного обучения.
Преимущества
- Данные легко доступны для доступа. Благодаря доступности данных стоимость разработки приложения значительно снижается.
- Время и усилия, затрачиваемые на сбор данных для приложения, значительно сокращаются, поскольку набор данных легко доступен.
- Существует множество форумов сообщества или групп помощи, которые помогают изучать, адаптировать и оптимизировать набор данных.
- Одним из основных преимуществ набора данных с открытым исходным кодом является то, что он не накладывает никаких ограничений на настройку.
- Данные из открытых источников доступны для значительной части населения, что делает возможным анализ и инновации без денежных барьеров.
Вызовы
- Данные, специфичные для проекта, трудно получить. Кроме того, существует вероятность отсутствия информации и неправильного использования имеющихся данных.
- Получение закрытых данных требует времени, усилий и стоит дорого.
- Хотя получение данных может быть проще, затраты на знания и анализ могут перевесить первоначальное преимущество.
- Другие разработчики также используют те же данные для разработки приложений.
- Эти наборы данных очень уязвимы для нарушений безопасности, конфиденциальности и согласия.
15 лучших наборов данных рукописного ввода и распознавания текста для машинного обучения
Многие наборы данных с открытым исходным кодом доступны для разработки приложений для распознавания текста. Некоторые из лучших 15
Набор данных ИКДАР
Международная конференция по анализу и распознаванию документов имеет репозиторий из 229 обучающих и 233 тестовых изображений, а также аннотаций. Он выступает в качестве эталона для оценки обнаружения текста.
Набор данных IIIT 5K Word
IIIT 5K-слово, взятое из поиска изображений Google, представляет собой набор слов с вывесок, рекламных щитов, номерных знаков и плакатов. Он содержит 5K обрезанных изображений слов, что делает его одной из самых обширных коллекций доступных наборов данных для распознавания текста.
База данных НИСТ
NIST или Национальный институт науки предлагает бесплатную коллекцию из более чем 3600 образцов почерка с более чем 810,000 XNUMX изображений символов.
База данных МНИСТ
База данных MNIST, полученная из специальной базы данных 1 и 3 NSIT, представляет собой скомпилированную коллекцию из 60,000 10,000 рукописных чисел для обучающего набора и XNUMX XNUMX примеров для тестового набора. Эта база данных с открытым исходным кодом помогает обучать модели распознавать шаблоны, затрачивая меньше времени на предварительную обработку.
Обнаружение текста
База данных с открытым исходным кодом, набор данных Text Detection, содержит около 500 внутренних и наружных изображений вывесок, дверных табличек, предупредительных табличек и многого другого.
Стэнфордский OCR
Этот бесплатный набор данных, опубликованный Стэнфордом, представляет собой рукописную коллекцию слов, созданную MIT Spoken Language Systems Group.
ДДИ-100
DDI-100, иначе называемый набором данных искаженных изображений документов, представляет собой набор из более чем 6658 страниц документов с несколькими геометрическими узорами и примененными искажениями. Кроме того, DDI-100 имеет более 99870 изображений, масок штампов, текстовых масок и ограничивающих рамок.
Дорожный текст-1К
Один из самых больших наборов данных, которые помогают обучать модели распознавать текст в видео, RoadText-1K содержит 1000 видеоклипов с текстовой аннотацией ограничительной рамки и транскрипцией текста в каждом видеокадре.
МСРА-TD500
Содержит 300 обучающих и 200 текстовых изображений; MSRA-TD500 содержит символы китайского и английского языков и снабжен аннотациями на уровне предложений.
Набор данных MJSynth
Этот набор словесных данных, предоставленный Оксфордским университетом, содержит около 9 миллионов синтетически сгенерированных изображений, охватывающих более 90 тысяч слов английского языка.
Текст просмотра улиц
Этот набор данных, собранный из изображений Google Street View, содержит изображения для обнаружения текста, в основном, на досках и уличных знаках.
База данных документов
База данных документов — это коллекция из 941 рукописного документа, включая таблицы, формулы, рисунки, диаграммы, списки и многое другое, от 189 авторов.
Математические выражения
Mathematics Expressions — это база данных, содержащая 101 математический символ и 10,000 XNUMX выражений.
Просмотр улиц: номера домов
Полученные из Google Street View номера домов Street View представляют собой базу данных, содержащую 73257 цифр номеров улиц.
Природная среда OCR
Natural Environment OCR представляет собой набор данных из почти 660 изображений со всего мира и 5238 текстовых аннотаций.
Это были одни из лучших наборов данных с открытым исходным кодом для обучения моделей ML для приложений обнаружения текста. Выбор того, который соответствует потребностям вашего бизнеса и приложений, может потребовать времени и усилий. Однако вы должны поэкспериментировать с этими наборами данных, прежде чем выбрать подходящий.
Чтобы помочь вам перейти к надежному и эффективному приложению для обнаружения текста, Shaip — высокопоставленный поставщик технологических решений. Мы используем наш технический опыт для создания настраиваемых, оптимизированных и эффективные обучающие наборы данных OCR для различных клиентских проектов. Чтобы полностью понять наши возможности, свяжитесь с нами сегодня.
