Riconoscimento ottico dei caratteri
Dati di addestramento AI per OCR
Ottimizza la digitalizzazione dei dati con dati di addestramento OCR (Optical Character Recognition) di alta qualità per creare modelli ML intelligenti.
Riduci la curva di apprendimento dei modelli di intelligenza artificiale con un set di dati di addestramento OCR affidabile
La decifrazione e la digitalizzazione di immagini di testo scansionate è una sfida per molte aziende che sviluppano modelli affidabili di intelligenza artificiale e deep learning. Con il riconoscimento ottico dei caratteri, un processo specializzato, è possibile cercare, indicizzare, estrarre e ottimizzare i dati in un formato leggibile dalla macchina. Questo set di dati del documento scansionato viene utilizzato per estrarre informazioni da documenti scritti a mano, fatture, fatture, ricevute, biglietti di viaggio, passaporti, etichette mediche, segnali stradali e altro ancora. Per sviluppare modelli affidabili e ottimizzati, dovrebbe essere addestrato su set di dati OCR che hanno estratto dati da migliaia di documenti scansionati.
Come funziona la nostra esperienza nello sviluppo di set di dati di addestramento OCR accurati AL VOSTRO favore?
• Forniamo specifiche per il cliente Set di dati di addestramento OCR soluzioni che aiutano i clienti a sviluppare modelli di intelligenza artificiale ottimizzati.
• Le nostre capacità si estendono all'offerta set di dati PDF scansionati e copertura diverse dimensioni delle lettere, caratteri e simboli dai documenti.
• Uniamo il precisione della tecnologia e dell'esperienza umana per fornire una soluzione scalabile, affidabile e conveniente per i clienti.
Casi d'uso dell'OCR
Set di dati di testo scritti a mano in stile libero per sviluppare potenti modelli ML.
Raccogli/proponi migliaia di set di dati scritti a mano di alta qualità in centinaia di lingue e dialetti per addestrare modelli di machine learning (ML) e deep learning (DL). Possiamo anche aiutare a estrarre il testo all'interno di un'immagine.
Set di dati di moduli scritti a mano
Set di dati di paragrafi di testo scritti a mano stile libero
Ricevuta/Fattura
Set di dati costituiti da fattura/ricevuta in cui sono stati acquistati diversi articoli, ad es. caffetteria, fatture del ristorante, generi alimentari, acquisti online, ricevute dei pedaggi, guardaroba dell'aeroporto, lounge, bolletta del carburante, fatture del bar, fatture Internet, fatture della spesa, ricevute dei taxi, fatture del ristorante, ecc. raccolti da diverse regioni e in diverse lingue come richiesto per il modello ML. Risparmia molto tempo e denaro trascrivendo i dati chiave da fatture e ricevute in modo efficace e accurato.
Raccolta dei dati della ricevuta: Estrazione Dati Ricevute con OCR
Raccolta dati fattura: Trascrivi dati affidabili con i set di dati delle fatture scansionate
biglietti: Biglietti aerei, biglietti taxi, biglietti per parcheggi, biglietti ferroviari, elaborazione biglietti cinematografici con OCR
Trascrizione di documenti scansionati multicategoria: Newsletter, Curriculum, Moduli con checkbox, Multidocumento in un'unica immagine, Manuale utente, Moduli fiscali ecc.
Documento multilingue
Servizi di raccolta dati scritti a mano multilingue per riconoscimento di modelli, visione artificiale e altre soluzioni di apprendimento automatico per addestrare modelli di riconoscimento ottico dei caratteri.
OCR – Documento multilingue 1
OCR – Documento multilingue 2
Raccolta dati di scena
Bottiglia di medicinali con etichette, scena inglese di strada/strada con targa automobilistica, scena inglese di strada/strada con istruzioni/scheda informativa ecc.
Trascrivi le etichette mediche o le etichette dei farmaci con l'OCR
Riconoscimento targa tramite OCR
Rilevamento della strada/strada ed estrazione dei dati del tabellone stradale con OCR
Set di dati OCR
Set di dati per il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) di testo e immagini per iniziare ad addestrare applicazioni del mondo reale. Non trovi i dati che ti servono? Contattaci oggi.
Set di dati video per la scansione di codici a barre
5 video di codici a barre con una durata di 30-40 secondi da più aree geografiche
- Caso d'uso: Modello di riconoscimento degli oggetti
- Formato: Video
- Volume: 5,000+
- Annotazione: Non
Fatture, ordine di acquisto, set di dati immagine ricevute
15.9 immagini di ricevute, fatture, ordini di acquisto in 5 lingue, ovvero inglese, francese, spagnolo, italiano e olandese
- Caso d'uso: doc. Modello di riconoscimento
- Formato: Immagini
- Volume: 15,900+
- Annotazione: Non
Set di dati immagine fattura tedesca e britannica
Consegnate 45 immagini di fatture tedesche e britanniche
- Caso d'uso: Riconoscimento fattura Modello
- Formato: Immagini
- Volume: 45,000+
- Annotazione: Non
Set di dati targa del veicolo
3.5k immagini di targhe di veicoli da diverse angolazioni
- Caso d'uso: No. Riconoscimento targa
- Formato: Immagini
- Volume: 3,500+
- Annotazione: Non
Set di dati immagine documento scritto a mano
Raccolti e annotati 90 documenti in inglese, francese, spagnolo, tedesco, italiano, portoghese e coreano
- Caso d'uso: Modello OCR
- Formato: Immagini
- Volume: 90,000+
- Annotazione: Sì
Set di dati del documento per l'OCR
23.5 documenti in giapponese, russo e coreano da insegne, vetrine, bottiglie, documenti, poster, volantini.
- Caso d'uso: Modello OCR multilingue
- Formato: Immagini
- Volume: 23,500+
- Annotazione: Sì
Set di dati immagine scontrino europeo
11.5k+ immagini di ricezione dalle principali città europee
- Caso d'uso: Modello di rilevamento degli oggetti
- Formato: Immagini
- Volume: 11,500+
- Annotazione: Non
Dataset fattura/scontrino
Oltre 75 ricevute in più lingue
- Caso d'uso: Ricevi modelli AI
- Formato: Immagini
- Volume: 75,000+
- Annotazione: Non
Clienti in primo piano
Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
La nostra capacità
Persone
Team dedicati e formati:
- Oltre 30,000 collaboratori per raccolta dati, etichettatura e QA
- Team di gestione del progetto con credenziali
- Team di sviluppo prodotto esperto
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo
La massima efficienza del processo è assicurata da:
- Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
- Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
- Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
- Piattaforma end-to-end basata sul web
- Qualità impeccabile
- TAT . più veloce
- Consegna senza soluzione di continuità
Risorse consigliate
Infografica
OCR: definizione, vantaggi, sfide e casi d'uso
L'OCR è una tecnologia che consente alle macchine di leggere testi e immagini stampati. Viene spesso utilizzato in applicazioni aziendali, come la digitalizzazione di documenti per l'archiviazione o l'elaborazione, e in applicazioni consumer, come la scansione di una ricevuta per il rimborso delle spese.
Blog
OCR nel settore sanitario: una guida completa ai casi d'uso e ai vantaggi
Il settore sanitario deve affrontare un cambiamento di paradigma nei suoi flussi di lavoro con l'introduzione di tecnologie nuove e avanzate nell'IA. Sfruttando gli strumenti e le tecnologie dell'intelligenza artificiale, è possibile ottenere migliori risultati medici con una maggiore efficienza sanitaria.
Guida all'acquirente
Guida all'acquisto per modelli di linguaggio di grandi dimensioni LLM
Ti sei mai grattato la testa, stupito di come Google o Alexa sembravano "prenderti"? O ti sei ritrovato a leggere un saggio generato dal computer che suona stranamente umano? Non sei solo. È ora di tirare indietro il sipario e rivelare il segreto: Large Language Models, o LLM.
Discutiamo oggi delle tue esigenze di dati di formazione OCR
Domande frequenti (FAQ)
L'OCR si riferisce a una tecnologia che consente ai computer di riconoscere e convertire i caratteri stampati o scritti a mano in immagini o documenti scansionati in testo codificato dalla macchina. I modelli di apprendimento automatico vengono spesso utilizzati per migliorare la precisione e l’adattabilità dei sistemi OCR.
L'OCR funziona utilizzando set di dati etichettati costituiti da immagini di testo e le corrispondenti trascrizioni digitali. Il modello è addestrato a riconoscere modelli in queste immagini che corrispondono a caratteri o parole specifici. Nel tempo, con dati sufficienti e formazione iterativa, il modello migliora la propria precisione nel riconoscimento dei caratteri.
L'OCR è fondamentale nell'addestramento del modello ML perché consente al modello di apprendere e generalizzare da diverse rappresentazioni testuali, rendendolo adattabile a vari tipi di carattere, grafia e tipi di documenti. Un modello OCR ben addestrato è in grado di gestire le variazioni reali del testo, garantendo un riconoscimento del testo più accurato in varie applicazioni.
Le aziende possono sfruttare la tecnologia OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) per automatizzare l'immissione di dati da documenti fisici, digitalizzare ed effettuare ricerche in archivi cartacei, elaborare in modo efficiente fatture e ricevute, estrarre automaticamente informazioni da moduli, convertire PDF scansionati in formati ricercabili, integrarsi con app mobili per acquisizione dati in movimento e verifica e autenticazione di documenti in settori come quello bancario. Attraverso queste applicazioni, l'OCR aiuta a semplificare le operazioni, ridurre gli errori manuali e migliorare l'accessibilità digitale.