Оптическое распознавание символов
Данные обучения ИИ для оптического распознавания символов
Оптимизируйте оцифровку данных с помощью высококачественных обучающих данных оптического распознавания символов (OCR) для создания интеллектуальных моделей машинного обучения.
Сократите время обучения моделей ИИ с помощью надежного набора обучающих данных OCR
Расшифровка и оцифровка отсканированных изображений текста является проблемой для многих компаний, разрабатывающих надежные модели искусственного интеллекта и глубокого обучения. С помощью оптического распознавания символов, специализированного процесса, можно искать, индексировать, извлекать и оптимизировать данные в машиночитаемом формате. Этот набор данных отсканированного документа используется для извлечения информации из рукописных документов, счетов-фактур, счетов, квитанций, проездных билетов, паспортов, медицинских ярлыков, уличных знаков и многого другого. Чтобы разработать надежные и оптимизированные модели, его следует обучить на наборах данных OCR, которые извлекли данные из тысяч отсканированных документов.
Как наш опыт в разработке точных обучающих наборов данных OCR работает в ВАШ услуга?
• Мы предоставляем Набор обучающих данных OCR решения, которые помогают клиентам разрабатывать оптимизированные модели ИИ.
• Наши возможности распространяются на предложение отсканированные наборы данных PDF и покрытие разные размеры букв, шрифты и символы из документов.
• Мы объединяем точность технологий и человеческий опыт предоставить масштабируемое, надежное и доступное решение для клиентов.
Примеры использования OCR
Наборы рукописных текстовых данных в произвольном стиле для разработки мощных моделей машинного обучения.
Собирайте / получайте тысячи высококачественных рукописных наборов данных на сотнях языков и диалектов для обучения моделей машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL). Мы также можем помочь в извлечении текста из изображения.
Набор данных рукописных форм
Наборы данных рукописных текстовых абзацев фристайл
Квитанция/счет
Наборы данных, состоящие из счета-фактуры/квитанции, где было приобретено несколько предметов, например, кафе, счета в ресторане, бакалея, покупки в Интернете, квитанции о платных проездах, гардероб в аэропорту, лаундж, счет за топливо, счет в баре, счета за интернет, счета за покупки, чеки такси, счета ресторана, и т. д., собранные из разных регионов и на разных языках, как это требуется для модели машинного обучения. Сэкономьте значительное время и деньги, эффективно и точно расшифровывая ключевые данные из счетов и квитанций.
Получение сбора данных: Извлечение данных из чеков с помощью OCR
Сбор данных счета: Транскрибируйте надежные данные с помощью наборов данных отсканированных счетов-фактур
Билеты: Авиабилеты, билеты на такси, парковочные билеты, билеты на поезд, обработка билетов в кино с помощью OCR
Транскрипция мультикатегорийных отсканированных документов: Информационные бюллетени, резюме, формы с флажком, несколько документов в одном изображении, руководство пользователя, налоговые формы и т. д.
Многоязычный документ
Многоязычные службы сбора рукописных данных для распознавания образов, компьютерного зрения и других решений машинного обучения для обучения моделей оптического распознавания символов.
OCR — Многоязычный документ 1
OCR — Многоязычный документ 2
Сбор данных сцены
Бутылка с лекарством с этикетками, английская улица/дорожная сцена с номерным знаком автомобиля, английская улица/дорожная сцена с инструкцией/информационной доской и т. д.
Расшифруйте медицинские этикетки или этикетки с лекарствами с помощью OCR
Распознавание номерных знаков с помощью OCR
Обнаружение улицы/дороги и извлечение данных Street Board с OCR
Наборы данных OCR
Наборы данных для оптического распознавания символов текста и изображений (OCR), которые помогут вам приступить к обучению реальных приложений. Не можете найти нужные данные? Свяжитесь с нами Сегодня.
Набор видеоданных сканирования штрих-кода
5k видео штрих-кодов продолжительностью 30-40 секунд из разных регионов
- Вариант использования: Модель распознавания объектов
- Формат: Видео
- Объем: 5,000+
- Аннотация: Нет
Счета-фактуры, заказ на поставку, набор данных изображений квитанций
15.9 5 изображений квитанций, счетов-фактур, заказов на покупку на XNUMX языках: английском, французском, испанском, итальянском и голландском.
- Вариант использования: Док. Модель распознавания
- Формат: Фотографии
- Объем: 15,900+
- Аннотация: Нет
Набор данных изображения счета-фактуры в Германии и Великобритании
Доставлено 45 XNUMX изображений счетов-фактур из Германии и Великобритании.
- Вариант использования: Распознавание счета-фактуры. Модель
- Формат: Фотографии
- Объем: 45,000+
- Аннотация: Нет
Набор данных номерных знаков транспортных средств
3.5k изображения номерных знаков транспортных средств с разных ракурсов
- Вариант использования: Распознавание номеров
- Формат: Фотографии
- Объем: 3,500+
- Аннотация: Нет
Набор данных изображения рукописного документа
Собраны и прокомментированы 90 тысяч документов на английском, французском, испанском, немецком, итальянском, португальском и корейском языках.
- Вариант использования: OCR-модель
- Формат: Фотографии
- Объем: 90,000+
- Аннотация: Да
Набор данных документа для OCR
23.5 тыс. документов на японском, русском и корейском языках от вывесок, витрин, бутылок, документов, плакатов, листовок.
- Вариант использования: Многоязычная модель OCR
- Формат: Фотографии
- Объем: 23,500+
- Аннотация: Да
Набор данных европейского чека
11.5 тыс.+ изображений чеков из крупных европейских городов
- Вариант использования: Модель обнаружения объектов
- Формат: Фотографии
- Объем: 11,500+
- Аннотация: Нет
Набор данных счета/квитанции
75 XNUMX+ квитанций на разных языках
- Вариант использования: Получение AI-моделей
- Формат: Фотографии
- Объем: 75,000+
- Аннотация: Нет
Избранные клиенты
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Наши возможности
Люди
Выделенные и обученные команды:
- Более 30,000 сотрудников по сбору данных, маркировке и контролю качества
- Аттестованная команда управления проектами
- Опытная команда по разработке продуктов
- Команда поиска и адаптации кадрового резерва
Обработка
Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:
- Надежный 6-сигма-технологический процесс
- Специальная команда «черных поясов 6 сигм» - владельцы ключевых процессов и соблюдение требований к качеству
- Непрерывное совершенствование и обратная связь
Платформа
Запатентованная платформа предлагает преимущества:
- Сквозная веб-платформа
- Безупречное качество
- Быстрее ТАТ
- Бесшовная доставка
Рекомендуемые ресурсы
Инфографика
OCR — определение, преимущества, проблемы и варианты использования
OCR — это технология, позволяющая машинам считывать печатный текст и изображения. Он часто используется в бизнес-приложениях, таких как оцифровка документов для хранения или обработки, и в потребительских приложениях, таких как сканирование квитанции для возмещения расходов.
Блог
OCR в здравоохранении: подробное руководство по примерам использования, преимуществам
Отрасль здравоохранения сталкивается с изменением парадигмы в своих рабочих процессах с появлением новых и передовых технологий в области искусственного интеллекта. Используя инструменты и технологии искусственного интеллекта, можно добиться улучшения медицинских результатов с более высокой эффективностью здравоохранения.
Руководство для покупателя
Руководство покупателя моделей для больших языков LLM
Вы когда-нибудь чесали затылок, поражаясь тому, как Google или Alexa, казалось, вас «достали»? Или вы обнаружили, что читаете сгенерированное компьютером эссе, которое звучит жутко по-человечески? Ты не один. Пришло время приподнять завесу и раскрыть секрет: модели больших языков, или LLM.
Давайте сегодня обсудим ваши потребности в обучающих данных OCR
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
OCR — это технология, которая позволяет компьютерам распознавать и преобразовывать печатные или рукописные символы на изображениях или в отсканированных документах в машинно закодированный текст. Модели машинного обучения часто используются для повышения точности и адаптируемости систем оптического распознавания символов.
OCR работает с использованием помеченных наборов данных, состоящих из изображений текста и соответствующих им цифровых транскрипций. Модель обучена распознавать на этих изображениях закономерности, соответствующие конкретным символам или словам. Со временем, при наличии достаточного количества данных и итеративного обучения, модель повышает точность распознавания символов.
OCR имеет решающее значение в обучении модели ML, поскольку позволяет модели обучаться и обобщать различные текстовые представления, что делает ее адаптируемой к различным шрифтам, рукописям и типам документов. Хорошо обученная модель оптического распознавания символов может обрабатывать реальные отклонения в тексте, что приводит к более точному распознаванию текста в различных приложениях.
Предприятия могут использовать технологию OCR (оптическое распознавание символов) для автоматизации ввода данных из физических документов, оцифровки и поиска бумажных архивов, эффективной обработки счетов и квитанций, автоматического извлечения информации из форм, преобразования отсканированных PDF-файлов в форматы с возможностью поиска, интеграции с мобильными приложениями для дальнейшего использования. оперативный сбор данных, а также проверка и аутентификация документов в таких секторах, как банковское дело. Благодаря этим приложениям OCR помогает оптимизировать операции, уменьшить количество ручных ошибок и повысить цифровую доступность.