Optinen luku

Tekoälyn harjoitustiedot tekstintunnistusta varten

Optimoi tietojen digitalisointi korkealaatuisella Optical Character Recognition (OCR) -harjoitustiedolla luodaksesi älykkäitä ML-malleja.

Optinen hahmon tunnistus

Vähennä tekoälymallien oppimiskäyrää luotettavalla OCR-koulutustietojoukolla

Tekstin skannattujen kuvien purkaminen ja digitointi on haaste monille yrityksille, jotka kehittävät luotettavia tekoäly- ja syväoppimismalleja. Optisen merkintunnistuksen, erikoisprosessin, avulla on mahdollista etsiä, indeksoida, poimia ja optimoida tietoja koneellisesti luettavaan muotoon. Tämä skannatun asiakirjan tietojoukko käytetään tietojen poimimiseen käsinkirjoitetuista asiakirjoista, laskuista, laskuista, kuiteista, matkalipuista, passeista, lääketieteellisistä tarroista, katukylteistä ja muista. Luotettavien ja optimoitujen mallien kehittämiseksi sen tulisi olla koulutettu käyttämään OCR-tietosarjoja, jotka ovat poimineet tietoja tuhansista skannatuista asiakirjoista.

Miten asiantuntemuksemme tarkkojen OCR-harjoitustietosarjojen kehittämisessä toimii SINUN suosion?

• Tarjoamme asiakaskohtaisia OCR-harjoittelutietojoukko ratkaisuja, jotka auttavat asiakkaita kehittämään optimoituja tekoälymalleja.
• Voimamme ulottuvat tarjontaan skannatut PDF-tiedostot ja peittäminen eri kirjainten kokoja, fontteja ja symboleja asiakirjoista.
• Yhdistämme tekniikan tarkkuus ja inhimillinen kokemus tarjota asiakkaille skaalautuva, luotettava ja edullinen ratkaisu.

OCR-käytön tapaukset

Vapaamuotoiset käsinkirjoitetut tekstitietojoukot tehokkaiden ML-mallien kehittämiseksi.

Kerää / hanki tuhansia korkealaatuisia käsinkirjoitettuja tietojoukkoja sadoilla kielillä ja murteilla koneoppimis- (ML) ja syväoppimismallien (DL) kouluttamiseksi. Voimme myös auttaa poimimaan tekstiä kuvan sisältä.

Handwritten forms dataset

Käsinkirjoitettujen lomakkeiden tietojoukko

Freestyle handwritten text paragraphs datasets

Freestyle käsinkirjoitetun tekstin kappaleiden tietojoukot 

Kuitti/lasku

Tietojoukot, jotka koostuvat laskusta/kuitista, joista on ostettu useita tuotteita, esim. kahvila, ravintolalaskut, päivittäistavarakauppa, verkkokaupat, tiemaksukuitit, lentokentän vaatehuone, oleskelutila, polttoainelasku, baarilasku, internetlaskut, ostoslaskut, taksikuitit, ravintolalaskut, jne. kerätty eri alueelta ja eri kielillä ML-mallin edellyttämällä tavalla. Säästä huomattavasti aikaa ja rahaa transkriptoimalla laskujen ja kuittien keskeiset tiedot tehokkaasti ja tarkasti.

Receipt data collection

Kuittitietojen kerääminen: Kuittien tiedonpoisto OCR:llä

Invoice data collection

Laskujen tiedonkeruu: Literoi luotettavat tiedot skannattujen laskujen tietojoukoilla

Lentoliput

Liput: Lentoliput, Taksiliput, Pysäköintiliput, Junaliput, Elokuvalippujen käsittely OCR:llä 

Asiakirjojen transkriptio

Moniluokkaisten skannattujen asiakirjojen transkriptio: Uutiskirjeet, Ansioluettelo, Lomakkeet valintaruudulla, Moniasiakirja yhdessä kuvassa, Käyttöopas, Verolomakkeet jne.

Monikielinen asiakirja

Monikieliset käsinkirjoitetut tiedonkeruupalvelut hahmontunnistusta, tietokonenäköä ja muita koneoppimisratkaisuja varten optisten merkintunnistusmallien kouluttamiseen.

Ocr – monikielinen asiakirja 1

Tekstintunnistus – Monikielinen asiakirja 1

Ocr – monikielinen asiakirja 2

Tekstintunnistus – Monikielinen asiakirja 2

Kohtaustietojen kerääminen

Lääkepullo etiketeillä, englantilainen katu/tiekuvaus auton rekisterikilvellä, englantilainen katu/tiekuvaus ohje/infotaululla jne.

Literoi lääketieteelliset etiketit ocr

Literoi lääketieteelliset tarrat tai lääketarrat tekstintunnistustoiminnolla

Rekisterikilven tunnistus käyttämällä ocr

Rekisterikilven tunnistus OCR:llä

Tunnista katu/tie ja poimi tiedot katutaulun tiedot ocr

Katu-/tietietojen tunnistaminen ja Street Board -tietojen poimiminen OCR:llä

OCR-tietojoukot

Tekstin ja kuvan optisen merkintunnistuksen (OCR) tietojoukot, jotka auttavat sinua kouluttamaan todellisia sovelluksia. Etkö löydä tarvitsemiasi tietoja? Ota yhteyttä jo tänään.

Viivakoodin skannausvideotietojoukko

5K-videoita viivakoodeista, joiden kesto on 30-40 sekuntia useilta maantieteellisiltä alueilta

Viivakoodin skannausvideotietojoukko

  • Käyttötapa: Objektin tunnistusmalli
  • Format: Videoita
  • Volume: 5,000+
  • Huomautukset: Ei

Laskut, ostotilaus, kuitit kuvatietojoukko

15.9 5 kuvia kuiteista, laskuista, ostotilauksista viidellä kielellä eli englanniksi, ranskaksi, espanjaksi, italiaksi ja hollanniksi

Laskut, ostotilaukset, maksukuitit kuvatietoaineisto

  • Käyttötapa: Doc. Tunnistusmalli
  • Format: kuvat
  • Volume: 15,900+
  • Huomautukset: Ei

Saksan ja Yhdistyneen kuningaskunnan laskun kuvatietojoukko

Toimitettu 45 XNUMX kuvia saksalaisista ja brittiläisistä laskuista

Saksan ja Yhdistyneen kuningaskunnan laskun kuvatietojoukko

  • Käyttötapa: Laskun tunnistus. Malli
  • Format: kuvat
  • Volume: 45,000+
  • Huomautukset: Ei

Ajoneuvon rekisterikilven tietojoukko

3.5k-kuvia ajoneuvojen rekisterikilvestä eri kulmista

Ajoneuvon rekisterikilven tietojoukko

  • Käyttötapa: Nro Kilven tunnistus
  • Format: kuvat
  • Volume: 3,500+
  • Huomautukset: Ei

Käsinkirjoitetun asiakirjan kuvatietojoukko

Kerätty ja merkitty 90 XNUMX asiakirjaa englanniksi, ranskaksi, espanjaksi, saksaksi, italiaksi, portugaliksi ja koreaksi

Handwritten document image dataset

  • Käyttötapa: OCR malli
  • Format: kuvat
  • Volume: 90,000+
  • Huomautukset: Kyllä

Asiakirjan tietojoukko tekstintunnistusta varten

23.5 XNUMX dokumenttia japanin, venäjän ja korean kielillä kylteistä, julkisivuista, pulloista, asiakirjoista, julisteista ja lentolehtisistä.

Document dataset for ocr

  • Käyttötapa: Monikielinen OCR-malli
  • Format: kuvat
  • Volume: 23,500+
  • Huomautukset: Kyllä

Eurooppalainen kuittikuvatietojoukko

11.5 XNUMX+ kuvaa kuitista Euroopan suurimmista kaupungeista

European receipt image dataset

  • Käyttötapa: Objektin tunnistusmalli
  • Format: kuvat
  • Volume: 11,500+
  • Huomautukset: Ei

Lasku/kuittitietojoukko

Yli 75 XNUMX kuittia useilla kielillä

Invoice/receipt dataset

  • Käyttötapa: Kuitti AI-malleja
  • Format: kuvat
  • Volume: 75,000+
  • Huomautukset: Ei

Esittelyssä olevat asiakkaat

Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.

Kykymme

Ihmiset

Ihmiset

Omistetut ja koulutetut ryhmät:

  • Yli 30,000 yhteistyökumppania tietojen keräämiseen, merkintöihin ja laadunvalvontaan
  • Tunnistettu projektinhallintaryhmä
  • Kokenut tuotekehitystiimi
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding -tiimi

Käsitellä asiaa

Käsitellä asiaa

Korkein prosessitehokkuus taataan:

  • Vankka 6 Sigma Stage-Gate -prosessi
  • Erityinen 6 Sigma -mallihihnan tiimi - tärkeimmät prosessin omistajat ja laatuvaatimukset
  • Jatkuva parantaminen ja palautesilmukka

foorumi

foorumi

Patentoitu alusta tarjoaa etuja:

  • Verkkopohjainen alusta loppuun
  • Moitteeton laatu
  • Nopeampi TAT
  • Saumaton toimitus

Keskustellaan OCR-koulutustietotarpeistasi tänään

Tekstintunnistus viittaa tekniikkaan, jonka avulla tietokoneet voivat tunnistaa ja muuntaa kuvissa tai skannatuissa asiakirjoissa painettuja tai käsin kirjoitettuja merkkejä konekoodatuksi tekstiksi. Koneoppimismalleja käytetään usein parantamaan OCR-järjestelmien tarkkuutta ja mukautumiskykyä.

OCR toimii käyttämällä merkittyjä tietojoukkoja, jotka koostuvat tekstin kuvista ja niitä vastaavista digitaalisista transkriptioista. Malli on koulutettu tunnistamaan näiden kuvien kuvioita, jotka vastaavat tiettyjä merkkejä tai sanoja. Ajan mittaan, riittävällä datalla ja iteratiivisella harjoittelulla, malli parantaa tarkkuuttaan hahmontunnistuksessa.

OCR on ratkaisevan tärkeä ML-mallin koulutuksessa, koska sen avulla malli voi oppia ja yleistää erilaisista tekstiesityksistä, mikä tekee siitä mukautuvan erilaisiin fontteihin, käsinkirjoituksiin ja asiakirjatyyppeihin. Hyvin koulutettu OCR-malli pystyy käsittelemään tekstin todellisia vaihteluita, mikä johtaa tarkempaan tekstin tunnistamiseen eri sovelluksissa.

Yritykset voivat hyödyntää OCR-teknologiaa (Optical Character Recognition) automatisoidakseen tietojen syöttämisen fyysisistä asiakirjoista, digitoidakseen ja etsiäkseen paperiarkistoista, käsitelläkseen tehokkaasti laskuja ja kuitteja, poimiessaan tietoja automaattisesti lomakkeista, muuntaakseen skannatut PDF-tiedostot haettavissa oleviin muotoihin, integroidakseen mobiilisovelluksiin. liikkeellä olevien tietojen kerääminen sekä asiakirjojen tarkistaminen ja todentaminen pankkitoiminnan kaltaisilla aloilla. Näiden sovellusten avulla OCR auttaa virtaviivaistamaan toimintoja, vähentämään manuaalisia virheitä ja parantamaan digitaalista käytettävyyttä.