Optyczne rozpoznawanie znaków
Dane szkoleniowe AI dla OCR
Zoptymalizuj cyfryzację danych za pomocą wysokiej jakości danych uczących optycznego rozpoznawania znaków (OCR) w celu tworzenia inteligentnych modeli ML.
Zmniejsz krzywą uczenia się modeli AI dzięki niezawodnemu zestawowi danych szkoleniowych OCR
Odszyfrowanie i digitalizacja zeskanowanych obrazów tekstu jest wyzwaniem dla wielu firm opracowujących niezawodne modele AI i Deep Learning. Dzięki optycznemu rozpoznawaniu znaków, wyspecjalizowanemu procesowi, możliwe jest wyszukiwanie, indeksowanie, wyodrębnianie i optymalizowanie danych w formacie do odczytu maszynowego. Ten zeskanowany zbiór danych dokumentu służy do wydobywania informacji z odręcznych dokumentów, faktur, rachunków, rachunków, biletów podróżnych, paszportów, etykiet medycznych, znaków drogowych i innych. Aby opracować niezawodne i zoptymalizowane modele, należy go przeszkolić na zestawach danych OCR, które wyodrębniły dane z tysięcy zeskanowanych dokumentów.
Jak działa nasza wiedza w zakresie opracowywania dokładnych zestawów danych szkoleniowych OCR TWÓJ przychylność?
• Zapewniamy specyficzne dla klienta Zbiór danych treningowych OCR rozwiązania, które pomagają klientom opracowywać zoptymalizowane modele sztucznej inteligencji.
• Nasze możliwości obejmują oferowanie zeskanowane zbiory danych PDF i okrywający różne rozmiary liter, czcionki i symbole z dokumentów.
• Łączymy precyzja technologii i ludzkie doświadczenie aby zapewnić skalowalne, niezawodne i niedrogie rozwiązanie dla klientów.
Przypadki użycia OCR
Odręczne zestawy danych tekstowych w stylu dowolnym do tworzenia zaawansowanych modeli ML.
Zbieraj / pozyskuj tysiące wysokiej jakości ręcznie pisanych zestawów danych w setkach języków i dialektów, aby trenować modele uczenia maszynowego (ML) i głębokiego uczenia (DL). Możemy również pomóc w wyodrębnieniu tekstu w obrazie.
Zbiór danych formularzy odręcznych
Tekst pisany odręcznie w dowolnym stylu Zbiory danych
Paragon/faktura
Zestawy danych składające się z faktury/paragonu, gdzie zakupiono kilka pozycji, np. kawiarnia, rachunki z restauracji, artykuły spożywcze, zakupy online, rachunki za opłaty drogowe, szatnia na lotnisku, salon, rachunek za paliwo, rachunek za bar, rachunki za internet, rachunki za zakupy, rachunki za taksówki, rachunki z restauracji, itp. zebrane z różnych regionów i w różnych językach, zgodnie z wymaganiami modelu ML. Oszczędź dużo czasu i pieniędzy, skutecznie i dokładnie przenosząc kluczowe dane z faktur i paragonów.
Zbieranie danych o paragonie: Ekstrakcja danych z paragonów za pomocą OCR
Zbieranie danych do faktur: Transkrybuj wiarygodne dane za pomocą zeskanowanych zestawów danych faktur
Bilety: Bilety lotnicze, bilety na taksówki, bilet parkingowy, bilety kolejowe, przetwarzanie biletów do kina z OCR
Transkrypcja wielokategorii zeskanowanych dokumentów: Biuletyny, CV, Formularze z polem wyboru, Wiele dokumentów na jednym obrazie, Instrukcja obsługi, Formularze podatkowe itp.
Dokument wielojęzyczny
Wielojęzyczne usługi gromadzenia danych pisanych odręcznie do rozpoznawania wzorów, widzenia komputerowego i innych rozwiązań uczenia maszynowego w celu trenowania modeli optycznego rozpoznawania znaków.
OCR – Dokument wielojęzyczny 1
OCR – Dokument wielojęzyczny 2
Zbieranie danych sceny
Butelka na lekarstwa z etykietami, angielska scena ulicy / drogi z tablicą rejestracyjną samochodu, angielska scena ulicy / drogi z instrukcją / tablicą informacyjną itp.
Transkrybuj etykiety medyczne lub etykiety leków za pomocą OCR
Rozpoznawanie tablic rejestracyjnych za pomocą OCR
Wykrywanie ulic/dróg i wyciąganie informacji z tablicy ulic za pomocą OCR
Zbiory danych OCR
Zestawy danych Text & Image Optical Character Recognition (OCR) ułatwiają trenowanie aplikacji w świecie rzeczywistym. Nie możesz znaleźć potrzebnych danych? Skontaktuj się z nami już dziś.
Zestaw danych wideo do skanowania kodów kreskowych
5k filmów z kodami kreskowymi o czasie trwania 30-40 sekund z wielu lokalizacji
- Przypadek użycia: Model rozpoznawania obiektów
- Format: Filmy
- Tom: 5,000 +
- Adnotacja: Nie
Faktury, PO, paragony, zbiór danych obrazu
15.9 tys. zdjęć paragonów, faktur, zamówień w 5 językach tj. angielskim, francuskim, hiszpańskim, włoskim i holenderskim
- Przypadek użycia: Doc. Model rozpoznawania
- Format: Obrazy
- Tom: 15,900 +
- Adnotacja: Nie
Zbiór danych obrazu faktury w Niemczech i Wielkiej Brytanii
Dostarczono 45 tys. obrazów faktur niemieckich i brytyjskich
- Przypadek użycia: Rozpoznanie faktury Model
- Format: Obrazy
- Tom: 45,000 +
- Adnotacja: Nie
Zestaw danych tablic rejestracyjnych pojazdu
Obrazy 3.5k tablic rejestracyjnych pojazdów pod różnymi kątami
- Przypadek użycia: Nr Rozpoznawanie płyt
- Format: Obrazy
- Tom: 3,500 +
- Adnotacja: Nie
Odręczny zbiór danych obrazu dokumentu
Zebrano i opatrzono adnotacjami 90 tys. dokumentów w języku angielskim, francuskim, hiszpańskim, niemieckim, włoskim, portugalskim i koreańskim
- Przypadek użycia: Model OCR
- Format: Obrazy
- Tom: 90,000 +
- Adnotacja: Tak
Zbiór danych dokumentów dla OCR
23.5 XNUMX dokumentów w językach japońskim, rosyjskim i koreańskim ze znaków, witryn sklepowych, butelek, dokumentów, plakatów, ulotek.
- Przypadek użycia: Wielojęzyczny model OCR
- Format: Obrazy
- Tom: 23,500 +
- Adnotacja: Tak
Zbiór danych obrazu europejskiego paragonu
Ponad 11.5 tys. zdjęć odbioru z głównych miast europejskich
- Przypadek użycia: Model wykrywania obiektów
- Format: Obrazy
- Tom: 11,500 +
- Adnotacja: Nie
Zestaw danych faktury/paragonu
75k+ paragonów w wielu językach
- Przypadek użycia: Modele AI przyjęć
- Format: Obrazy
- Tom: 75,000 +
- Adnotacja: Nie
Wyróżnieni klienci
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Nasze możliwości
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie gromadzenia danych, etykietowania i kontroli jakości
- Uznany Zespół Zarządzania Projektami
- Doświadczony zespół rozwoju produktu
- Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
- Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
- Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
- Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Zalecane zasoby
Infografika
OCR – definicja, korzyści, wyzwania i przypadki użycia
OCR to technologia, która umożliwia maszynom odczytywanie drukowanego tekstu i obrazów. Jest często używany w aplikacjach biznesowych, takich jak digitalizacja dokumentów w celu przechowywania lub przetwarzania, oraz w zastosowaniach konsumenckich, takich jak skanowanie pokwitowań w celu zwrotu kosztów.
Blog
OCR w opiece zdrowotnej: kompleksowy przewodnik po przypadkach użycia, korzyściach
Branża opieki zdrowotnej stoi w obliczu zmiany paradygmatu w swoich przepływach pracy wraz z pojawieniem się nowych i zaawansowanych technologii w zakresie sztucznej inteligencji. Wykorzystując narzędzia i technologie sztucznej inteligencji, można uzyskać lepsze wyniki medyczne przy wyższej wydajności opieki zdrowotnej.
Przewodnik kupującego
Przewodnik kupującego dla dużych modeli językowych LLM
Czy kiedykolwiek podrapałeś się po głowie, zdumiony tym, jak Google lub Alexa wydawały się „dostać” cię? A może czytałeś wygenerowany komputerowo esej, który brzmi niesamowicie po ludzku? Nie jesteś sam. Nadszedł czas, aby odsunąć kurtynę i odkryć sekret: duże modele językowe lub LLM.
Porozmawiajmy dzisiaj o Twoich potrzebach dotyczących danych szkoleniowych OCR
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
OCR to technologia, która umożliwia komputerom rozpoznawanie i konwertowanie drukowanych lub odręcznych znaków na obrazach lub zeskanowanych dokumentach na tekst zakodowany maszynowo. Aby zwiększyć dokładność i możliwości adaptacji systemów OCR, często stosuje się modele uczenia maszynowego.
OCR działa w oparciu o oznaczone zbiory danych składające się z obrazów tekstu i odpowiadających im transkrypcji cyfrowych. Model jest szkolony w rozpoznawaniu wzorców na tych obrazach, które odpowiadają określonym znakom lub słowom. Z biegiem czasu, przy wystarczającej ilości danych i szkoleniu iteracyjnym, model poprawia swoją dokładność w rozpoznawaniu znaków.
OCR ma kluczowe znaczenie w szkoleniu modelu uczenia maszynowego, ponieważ umożliwia modelowi uczenie się i uogólnianie na podstawie różnych reprezentacji tekstowych, dzięki czemu można go dostosować do różnych czcionek, pisma ręcznego i typów dokumentów. Dobrze wytrenowany model OCR radzi sobie z rzeczywistymi różnicami w tekście, co skutkuje dokładniejszym rozpoznawaniem tekstu w różnych aplikacjach.
Firmy mogą wykorzystać technologię OCR (optyczne rozpoznawanie znaków) do automatyzacji wprowadzania danych z dokumentów fizycznych, digitalizacji i przeszukiwania archiwów papierowych, wydajnego przetwarzania faktur i paragonów, automatycznego wyodrębniania informacji z formularzy, konwertowania zeskanowanych plików PDF do formatów z możliwością wyszukiwania, integracji z aplikacjami mobilnymi do... przechwytywanie danych w dowolnym miejscu oraz weryfikacja i uwierzytelnianie dokumentów w sektorach takich jak bankowość. Dzięki tym aplikacjom OCR pomaga usprawnić operacje, zmniejszyć liczbę błędów ręcznych i zwiększyć dostępność cyfrową.