Optikai karakterfelismerő
AI képzési adatok az OCR-hez
Optimalizálja az adatok digitalizálását kiváló minőségű optikai karakterfelismerő (OCR) betanítási adatokkal az intelligens ML modellek felépítéséhez.
Csökkentse az AI-modellek tanulási görbéjét megbízható OCR képzési adatkészlettel
A beolvasott szövegképek megfejtése és digitalizálása kihívást jelent számos megbízható mesterséges intelligencia és mély tanulási modelleket fejlesztő vállalkozás számára. Az optikai karakterfelismeréssel, egy speciális eljárással lehetőség nyílik az adatok keresésére, indexelésére, kibontására és gépi olvasható formátumba történő optimalizálására. Ez szkennelt dokumentum adatkészlet a kézzel írt dokumentumokból, számlákból, számlákból, nyugtákból, utazási jegyekből, útlevelekből, orvosi címkékből, utcatáblákból és egyebekből származó információk kinyerésére szolgál. Megbízható és optimalizált modellek kifejlesztéséhez meg kell tanítani az OCR-adatkészletekre, amelyek több ezer beszkennelt dokumentumból nyerték ki az adatokat.
Hogyan működik szakértelmünk a pontos OCR képzési adatkészletek fejlesztésében A TE szívességet?
• Ügyfél-specifikus OCR képzési adatkészlet megoldások, amelyek segítenek az ügyfeleknek optimalizált AI-modellek kidolgozásában.
• Lehetőségeink a kínálatra is kiterjednek beolvasott PDF adatkészletek és burkolat különböző betűméretek, betűtípusok és szimbólumok a dokumentumokból.
• Kombináljuk a a technológia és az emberi tapasztalat pontossága méretezhető, megbízható és megfizethető megoldást kínál az ügyfelek számára.
OCR használati esetek
Szabadstílusú, kézzel írott szöveges adatkészletek hatékony ML-modellek fejlesztéséhez.
Gyűjtsön össze / szerezzen be több ezer kiváló minőségű kézzel írott adatkészletet több száz nyelven és dialektusban, hogy betanítsa a gépi tanulási (ML) és a mély tanulási (DL) modelleket. A képen belüli szöveg kinyerésében is segíthetünk.
Kézzel írt űrlapok adatkészlete
Szabad stílusban írt szöveges bekezdések adatkészletei
Nyugta/Számla
Olyan adatkészletek, amelyek számlát/nyugtát tartalmaznak, ahol több terméket vásároltak, pl. kávézó, éttermi számlák, élelmiszerbolt, online vásárlás, útdíj bizonylatok, repülőtéri ruhatár, társalgó, üzemanyagszámla, bárszámla, internetszámlák, bevásárlási számlák, taxi bizonylatok, éttermi számlák, stb. különböző régiókból és különböző nyelveken gyűjtve az ML-modellnek megfelelően. Jelentős időt és pénzt takaríthat meg a számlák és nyugták legfontosabb adatainak hatékony és pontos átírásával.
Nyugta adatgyűjtés: Nyugták adatkinyerése OCR-rel
Számla adatgyűjtés: Megbízható adatok átírása a szkennelt számlaadatkészletekkel
Jegyek: Repülőjegyek, Taxi jegyek, Parkolójegyek, Vonatjegyek, Filmjegy-feldolgozás OCR-rel
Több kategóriás szkennelt dokumentumok átírása: Hírlevelek, önéletrajz, jelölőnégyzetes űrlapok, több dokumentum egyetlen képben, használati útmutató, adónyomtatványok stb.
Többnyelvű dokumentum
Többnyelvű, kézzel írt adatgyűjtési szolgáltatások mintafelismeréshez, számítógépes látáshoz és más gépi tanulási megoldásokhoz az optikai karakterfelismerő modellek betanításához.
OCR – Többnyelvű dokumentum 1
OCR – Többnyelvű dokumentum 2
Jelenet adatgyűjtés
Gyógyszerpalack címkékkel, angol utca/út jelenet autó rendszámával, angol utca/út jelenet instrukciós/információs táblával stb.
Írja át az orvosi címkéket vagy a gyógyszercímkéket OCR-rel
Rendszámtábla felismerés OCR segítségével
Utca/út észlelése és információk Utcai tábla adatainak kinyerése OCR segítségével
OCR adatkészletek
Szöveg- és képoptikai karakterfelismerő (OCR) adatkészletek, amelyek segítik a valós alkalmazások betanítását. Nem találja a szükséges adatokat? Forduljon hozzánk még ma.
Vonalkód szkennelés videó adatkészlet
5K videók vonalkódokról 30-40 másodperces időtartammal több földrajzi területről
- Felhasználási eset: Tárgyfelismerési modell
- Formátum: Videók
- Volume: 5,000 +
- Jegyzet: Nem
Számlák, PO, nyugták képadatkészlete
15.9 ezer kép nyugtákról, számlákról, megrendelésekről 5 nyelven, azaz angol, francia, spanyol, olasz és holland nyelven
- Felhasználási eset: Doc. Felismerési modell
- Formátum: képek
- Volume: 15,900 +
- Jegyzet: Nem
Német és brit számla képadatkészlet
45 XNUMX képet szállítottunk német és brit számlákról
- Felhasználási eset: Számlafelism. Modell
- Formátum: képek
- Volume: 45,000 +
- Jegyzet: Nem
Gépjármű rendszámtábla adatkészlet
3.5K képek a rendszámtáblákról különböző szögekből
- Felhasználási eset: szám Lemezfelismerés
- Formátum: képek
- Volume: 3,500 +
- Jegyzet: Nem
Kézzel írt dokumentum képadatkészlet
Összegyűjtött és jegyzetekkel ellátott 90 ezer dokumentum angol, francia, spanyol, német, olasz, portugál és koreai nyelven
- Felhasználási eset: OCR modell
- Formátum: képek
- Volume: 90,000 +
- Jegyzet: Igen
Dokumentum adatkészlet az OCR-hez
23.5 ezer dokumentum japán, orosz és koreai nyelven a táblák, kirakatok, palackok, dokumentumok, poszterek, szórólapok kínálatából.
- Felhasználási eset: Többnyelvű OCR modell
- Formátum: képek
- Volume: 23,500 +
- Jegyzet: Igen
Európai nyugta képadatkészlet
Több mint 11.5 XNUMX kép az átvételről európai nagyvárosokból
- Felhasználási eset: Tárgyfelismerési modell
- Formátum: képek
- Volume: 11,500 +
- Jegyzet: Nem
Számla/Nyugta adatkészlet
Több mint 75 ezer nyugta több nyelven
- Felhasználási eset: AI modellek átvétele
- Formátum: képek
- Volume: 75,000 +
- Jegyzet: Nem
Kiemelt ügyfelek
A csapatok felhatalmazása a világelső AI termékek gyártására.
Képességünk
Emberek
Dedikált és kiképzett csapatok:
- Több mint 30,000 munkatárs adatgyűjtéshez, címkézéshez és minőségbiztosításhoz
- Hitelesített projektmenedzsment csapat
- Tapasztalt termékfejlesztő csapat
- Tehetséggondozási és beszállítói csapat
folyamat
A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:
- Robusztus 6 Sigma Stage-Gate folyamat
- 6 Sigma fekete övből álló elkötelezett csapat - A legfontosabb folyamattulajdonosok és a minőségi megfelelés
- Folyamatos fejlesztés és visszacsatolási hurok
Emelvény
A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:
- Webalapú végpontok közötti platform
- Kifogástalan minőség
- Gyorsabb TAT
- Zökkenőmentes szállítás
Ajánlott források
infographics
OCR – Definíció, előnyök, kihívások és használati esetek
Az OCR egy olyan technológia, amely lehetővé teszi a gépek számára nyomtatott szövegek és képek olvasását. Gyakran használják üzleti alkalmazásokban, például dokumentumok tárolására vagy feldolgozásra történő digitalizálására, valamint fogyasztói alkalmazásokban, például költségtérítési bizonylatok szkennelésére.
Blog
OCR az egészségügyben: Átfogó útmutató a használati esetekhez, előnyökhöz
Az egészségügyi ágazat paradigmaváltással néz szembe munkafolyamataiban az AI új és fejlett technológiáinak bevezetésével. Az AI-eszközök és -technológiák felhasználásával jobb egészségügyi eredmények érhetők el nagyobb egészségügyi ellátási hatékonyság mellett.
Vásárlói útmutató
Vevői útmutató nagy nyelvű modellekhez LLM
Vakarta valaha a fejét, és csodálkozott azon, hogy a Google vagy az Alexa mennyire „megkap”? Vagy azon kapta magát, hogy egy számítógéppel generált esszét olvas, amely kísértetiesen emberinek hangzik? Nem vagy egyedül. Ideje lerántani a rolót, és felfedni a titkot: a Large Language Models vagy az LLM-eket.
Beszéljük meg az OCR képzési adatokra vonatkozó igényeit még ma
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
Az OCR olyan technológiára utal, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy felismerjék és gépi kódolású szöveggé alakítsák a képekben vagy a beolvasott dokumentumokban lévő nyomtatott vagy kézzel írt karaktereket. A gépi tanulási modelleket gyakran alkalmazzák az OCR-rendszerek pontosságának és alkalmazkodóképességének javítására.
Az OCR szövegképekből és a megfelelő digitális átiratokból álló, feliratozott adatkészletek használatával működik. A modell arra van kiképezve, hogy felismerje ezeken a képeken a meghatározott karaktereknek vagy szavaknak megfelelő mintákat. Idővel, elegendő adattal és iteratív képzéssel, a modell javítja a karakterfelismerés pontosságát.
Az OCR kulcsfontosságú az ML modellképzésben, mert lehetővé teszi a modell számára, hogy tanuljon és általánosítson a különféle szöveges megjelenítésekből, így adaptálhatóvá válik a különféle betűtípusokhoz, kézírásokhoz és dokumentumtípusokhoz. Egy jól képzett OCR-modell képes kezelni a valós szövegeltéréseket, ami pontosabb szövegfelismerést eredményez a különböző alkalmazásokban.
A vállalkozások kihasználhatják az OCR (Optical Character Recognition) technológiát a fizikai dokumentumokból történő adatbevitel automatizálására, a papíralapú archívumok digitalizálására és keresésre, a számlák és nyugták hatékony feldolgozására, az adatok automatikus kinyerésére az űrlapokból, a beolvasott PDF-ek kereshető formátumokká alakítására, valamint a mobilalkalmazásokkal való integrációra. menet közbeni adatrögzítés, valamint dokumentumok ellenőrzése és hitelesítése olyan szektorokban, mint a banki szolgáltatások. Ezeken az alkalmazásokon keresztül az OCR segít a műveletek egyszerűsítésében, a kézi hibák csökkentésében és a digitális hozzáférhetőség javításában.