Reconnaissance optique de caractères
Données d'entraînement IA pour l'OCR
Optimisez la numérisation des données avec des données de formation de reconnaissance optique de caractères (OCR) de haute qualité pour créer des modèles ML intelligents.
Réduisez la courbe d'apprentissage des modèles d'IA avec un ensemble de données de formation OCR fiable
Déchiffrer et numériser des images numérisées de texte est un défi pour de nombreuses entreprises qui développent des modèles fiables d'IA et d'apprentissage en profondeur. Grâce à la reconnaissance optique de caractères, un processus spécialisé, il est possible de rechercher, d'indexer, d'extraire et d'optimiser des données dans un format lisible par machine. Ce ensemble de données de document numérisé est utilisé pour extraire des informations de documents manuscrits, de factures, de factures, de reçus, de billets de voyage, de passeports, d'étiquettes médicales, de panneaux de signalisation, etc. Pour développer des modèles fiables et optimisés, il doit être formé sur des ensembles de données OCR qui ont extrait des données de milliers de documents numérisés.
Comment notre expertise dans le développement d'ensembles de données de formation OCR précis fonctionne dans YOUR favoriser?
• Nous offrons des services spécifiques au client Ensemble de données de formation OCR des solutions qui aident les clients à développer des modèles d'IA optimisés.
• Nos capacités s'étendent à l'offre jeux de données PDF numérisés et couvrant différentes tailles de lettres, polices et symboles des documents.
• Nous combinons les précision de la technologie & expérience humaine fournir une solution évolutive, fiable et abordable pour les clients.
Cas d'utilisation OCR
Ensembles de données de texte manuscrit libre pour développer de puissants modèles de ML.
Collectez/sourcez des milliers d'ensembles de données manuscrites de haute qualité dans des centaines de langues et de dialectes pour former des modèles d'apprentissage automatique (ML) et d'apprentissage en profondeur (DL). Nous pouvons également vous aider à extraire du texte dans une image.
Ensemble de données de formulaires manuscrits
Ensembles de données de paragraphes de texte manuscrit libre
Reçu/Facture
Ensembles de données constitués de factures/reçus où plusieurs articles ont été achetés, par exemple, café, factures de restaurant, épicerie, achats en ligne, reçus de péage, vestiaire d'aéroport, salon, facture de carburant, facture de bar, factures Internet, factures de courses, reçus de taxi, factures de restaurant, etc. collectés dans différentes régions et dans différentes langues, comme requis pour le modèle ML. Gagnez du temps et de l'argent en transcrivant efficacement et précisément les données clés des factures et des reçus.
Collecte des données de réception : Extraction de données de reçus avec OCR
Collecte des données de facturation : Transcrire des données fiables avec les ensembles de données de factures numérisées
Billets: Billets d'avion, tickets de taxi, ticket de parking, tickets de train, traitement des tickets de cinéma avec OCR
Transcription de documents numérisés multi-catégories : Newsletters, CV, Formulaires avec case à cocher, Multi-document en une seule image, Manuel d'utilisation, Formulaires fiscaux etc.
Document multilingue
Services de collecte de données manuscrites multilingues pour la reconnaissance de formes, la vision par ordinateur et d'autres solutions d'apprentissage automatique pour former des modèles de reconnaissance optique de caractères.
OCR – Document multilingue 1
OCR – Document multilingue 2
Collecte de données de scène
Flacon de médicaments avec étiquettes, scène de rue/route anglaise avec plaque d'immatriculation de voiture, scène de rue/route anglaise avec instructions/tableau d'information, etc.
Transcrire des étiquettes médicales ou des étiquettes de médicaments avec OCR
Reconnaissance de plaque d'immatriculation par OCR
Détecter les informations sur les rues/routes et extraire les données des panneaux de rue avec OCR
Ensembles de données OCR
Ensembles de données de reconnaissance optique de caractères (OCR) de texte et d'image pour vous aider à former des applications du monde réel. Vous ne trouvez pas les données dont vous avez besoin ? Contactez-nous aujourd'hui.
Ensemble de données vidéo de lecture de codes-barres
Vidéos 5k de codes-barres d'une durée de 30 à 40 secondes provenant de plusieurs zones géographiques
- Cas d'utilisation: Modèle de reconnaissance d'objets
- Format: Vidéos
- Le volume: 5,000+
- Annotation: Non
Ensemble de données d'images de factures, de bons de commande et de reçus
15.9 5 images de reçus, factures, bons de commande en XNUMX langues, à savoir anglais, français, espagnol, italien et néerlandais
- Cas d'utilisation: Doc. Modèle de reconnaissance
- Format: Ajouter des images
- Le volume: 15,900+
- Annotation: Non
Ensemble de données d'image de facture allemande et britannique
Livraison de 45 XNUMX images de factures allemandes et britanniques
- Cas d'utilisation: Reconnaissance des factures Modèle
- Format: Ajouter des images
- Le volume: 45,000+
- Annotation: Non
Ensemble de données de plaques d'immatriculation de véhicules
Images 3.5k de plaques d'immatriculation de véhicules sous différents angles
- Cas d'utilisation: N° Reconnaissance de plaque
- Format: Ajouter des images
- Le volume: 3,500+
- Annotation: Non
Ensemble de données d'images de documents manuscrits
Collecte et annotation de 90K documents en anglais, français, espagnol, allemand, italien, portugais et coréen
- Cas d'utilisation: Modèle ROC
- Format: Ajouter des images
- Le volume: 90,000+
- Annotation: Oui
Ensemble de données de document pour OCR
23.5 XNUMX documents en japonais, russe et coréen sur les enseignes, les vitrines, les bouteilles, les documents, les affiches et les dépliants.
- Cas d'utilisation: Modèle OCR multilingue
- Format: Ajouter des images
- Le volume: 23,500+
- Annotation: Oui
Ensemble de données d'images de reçus européens
Plus de 11.5 XNUMX images de reçus des principales villes européennes
- Cas d'utilisation: Modèle de détection d'objets
- Format: Ajouter des images
- Le volume: 11,500+
- Annotation: Non
Ensemble de données de facture/reçu
Plus de 75 XNUMX reçus en plusieurs langues
- Cas d'utilisation: Modèles d'IA de réception
- Format: Ajouter des images
- Le volume: 75,000+
- Annotation: Non
Clients en vedette
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
Notre capacité
Personnes
Des équipes dédiées et formées:
- 30,000+ collaborateurs pour la collecte de données, l'étiquetage et l'assurance qualité
- Équipe de gestion de projet accréditée
- Équipe de développement de produits expérimentée
- Équipe d'approvisionnement et d'intégration du pool de talents
Processus
Une efficacité de processus maximale est assurée avec:
- Processus robuste 6 Sigma Stage-Gate
- Une équipe dédiée de ceintures noires 6 Sigma – Responsables des processus clés & Conformité qualité
- Amélioration continue et boucle de rétroaction
Plateforme
La plateforme brevetée offre des avantages :
- Plateforme Web de bout en bout
- Une qualité irréprochable
- TAT plus rapide
- Livraison transparente
Ressources recommandées
Infographies
OCR - Définition, avantages, défis et cas d'utilisation
L'OCR est une technologie qui permet aux machines de lire du texte et des images imprimés. Il est souvent utilisé dans les applications professionnelles, telles que la numérisation de documents pour le stockage ou le traitement, et dans les applications grand public, telles que la numérisation d'un reçu pour le remboursement des dépenses.
Actualités
OCR dans les soins de santé : un guide complet des cas d'utilisation et des avantages
L'industrie de la santé est confrontée à un changement de paradigme dans ses flux de travail avec l'apparition de technologies nouvelles et avancées dans l'IA. En tirant parti des outils et des technologies d'IA, de meilleurs résultats médicaux peuvent être obtenus avec une plus grande efficacité des soins de santé.
Guide de l'acheteur
Guide d'achat pour les grands modèles de langage LLM
Vous êtes-vous déjà gratté la tête, étonné de la façon dont Google ou Alexa semblaient vous "avoir" ? Ou vous êtes-vous retrouvé à lire un essai généré par ordinateur qui semble étrangement humain ? Tu n'es pas seul. Il est temps de tirer le rideau et de révéler le secret : les Large Language Models, ou LLM.
Discutons de vos besoins en données de formation OCR dès aujourd'hui
Foire Aux Questions (FAQ)
L'OCR fait référence à une technologie qui permet aux ordinateurs de reconnaître et de convertir les caractères imprimés ou manuscrits des images ou des documents numérisés en texte codé automatiquement. Les modèles d'apprentissage automatique sont souvent utilisés pour améliorer la précision et l'adaptabilité des systèmes OCR.
L'OCR fonctionne en utilisant des ensembles de données étiquetés composés d'images de texte et de leurs transcriptions numériques correspondantes. Le modèle est entraîné à reconnaître des modèles dans ces images qui correspondent à des caractères ou des mots spécifiques. Au fil du temps, avec suffisamment de données et un entraînement itératif, le modèle améliore sa précision dans la reconnaissance des caractères.
L'OCR est cruciale dans la formation du modèle ML car elle permet au modèle d'apprendre et de généraliser à partir de diverses représentations textuelles, le rendant adaptable à diverses polices, écritures manuscrites et types de documents. Un modèle OCR bien entraîné peut gérer les variations réelles du texte, ce qui entraîne une reconnaissance de texte plus précise dans diverses applications.
Les entreprises peuvent tirer parti de la technologie OCR (Optical Character Recognition) pour automatiser la saisie de données à partir de documents physiques, numériser et rechercher des archives papier, traiter efficacement les factures et les reçus, extraire automatiquement les informations des formulaires, convertir les PDF numérisés en formats consultables, s'intégrer aux applications mobiles pour les applications en ligne. capture de données en déplacement, ainsi que vérification et authentification de documents dans des secteurs comme le secteur bancaire. Grâce à ces applications, l'OCR contribue à rationaliser les opérations, à réduire les erreurs manuelles et à améliorer l'accessibilité numérique.