光學字符識別

OCR 的 AI 訓練數據

使用高質量的光學字符識別 (OCR) 訓練數據優化數據數字化,以構建智能 ML 模型。

光學字符識別

使用可靠的 OCR 訓練數據集降低 AI 模型的學習曲線

對於許多開發可靠的人工智能和深度學習模型的企業來說,解密和數字化掃描的文本圖像是一項挑戰。 借助光學字符識別,一種專門的過程,可以將數據搜索、索引、提取和優化為機器可讀的格式。 這 掃描文檔數據集 用於從手寫文件、發票、賬單、收據、旅行票、護照、醫療標籤、路牌等中提取信息。 為了開發可靠和優化的模型,它應該在從數千個掃描文檔中提取數據的 OCR 數據集上進行訓練。

我們在開發準確的 OCR 訓練數據集方面的專業知識如何發揮作用 青睞?

• 我們提供客戶特定的 OCR 訓練數據集 幫助客戶開發優化的人工智能模型的解決方案。
• 我們的能力擴展到提供 掃描的 PDF 數據集 和覆蓋 文檔中不同的字母大小、字體和符號.
• 我們結合 技術和人類經驗的精確性 為客戶提供可擴展、可靠且負擔得起的解決方案。

OCR用例

用於開發強大 ML 模型的自由式手寫文本數據集。

收集/獲取數百種語言和方言的數千個高質量手寫數據集,以訓練機器學習 (ML) 和深度學習 (DL) 模型。 我們還可以幫助提取圖像中的文本。

手寫表格資料集

手寫表單數據集

自由式手寫文字段落資料集

自由式手寫文本段落數據集 

收據/發票

由發票/收據組成的數據集,其中購買了幾種物品,例如咖啡店、餐廳賬單、雜貨店、在線購物、收費收據、機場衣帽間、休息室、燃料賬單、酒吧發票、互聯網賬單、購物賬單、出租車收據、餐廳賬單、根據 ML 模型的要求,從不同地區和不同語言收集的等。 通過有效、準確地轉錄發票和收據中的關鍵數據來節省大量時間和金錢。

收據資料收集

收據數據收集: 使用 OCR 提取收據數據

發票數據採集

發票數據收集: 使用掃描發票數據集轉錄可靠數據

機票

門票: 機票、出租車票、停車票、火車票、OCR 電影票處理 

檔案轉錄

多類別掃描文檔的轉錄: 通訊、簡歷、帶複選框的表格、單個圖像中的多文檔、用戶手冊、稅表等。

多語言文件

用於模式識別、計算機視覺和其他機器學習解決方案的多語言手寫數據收集服務,用於訓練光學字符識別模型。

Ocr – 多國語言文件 1

OCR – 多語言文檔 1

Ocr – 多國語言文件 2

OCR – 多語言文檔 2

場景數據採集

帶標籤的藥瓶、帶車牌的英語街/路場景、帶說明/信息板的英語街/路場景等。

使用 ocr 轉錄醫療標籤

使用 OCR 轉錄醫療標籤或藥物標籤

使用ocr識別車牌

使用 OCR 進行車牌識別

使用 OCR 偵測街道/道路並提取資訊街道板數據

使用 OCR 檢測街道/道路並提取信息街道板數據

OCR 數據集

文本和圖像光學字符識別 (OCR) 數據集可幫助您訓練實際應用程序。 找不到您需要的數據? 立即聯繫我們。

條碼掃描視頻數據集

來自多個地區的 5k 條持續時間為 30-40 秒的條碼視頻

條碼掃描視訊資料集

  • 用例: 物體識別模型
  • 格式: 影片
  • 體積: 5,000+
  • 註解: 沒有

發票、採購訂單、收據圖像數據集

15.9 種語言(即英語、法語、西班牙語、意大利語和荷蘭語)的 5k 張收據、發票、採購訂單圖像

發票、採購訂單、付款收據圖片資料集

  • 用例: 博士。 識別模型
  • 格式: 圖片
  • 體積: 15,900+
  • 註解: 沒有

德國和英國發票圖像數據集

交付了 45k 張德國和英國發票圖片

德國和英國發票圖像資料集

  • 用例: 發票識別。 模型
  • 格式: 圖片
  • 體積: 45,000+
  • 註解: 沒有

車牌數據集

3.5k 不同角度的車牌圖像

車輛牌照資料集

  • 用例: 號牌識別
  • 格式: 圖片
  • 體積: 3,500+
  • 註解: 沒有

手寫文檔圖像數據集

收集並註釋了 90K 份英文、法文、西班牙文、德文、意大利文、葡萄牙文和韓文文件

手寫文件影像資料集

  • 用例: OCR 模型
  • 格式: 圖片
  • 體積: 90,000+
  • 註解: Permium Partner

OCR 的文檔數據集

來自標誌、店面、瓶子、文件、海報、傳單的 23.5k 日文、俄文和韓文文檔。

ocr 文檔資料集

  • 用例: 多語言 OCR 模型
  • 格式: 圖片
  • 體積: 23,500+
  • 註解: Permium Partner

歐洲收據圖像數據集

來自歐洲主要城市的 11.5k 多張收據圖片

歐洲收據影像資料集

  • 用例: 物體檢測模型
  • 格式: 圖片
  • 體積: 11,500+
  • 註解: 沒有

發票/收據數據集

75k+ 多種語言的收據

發票/收據資料集

  • 用例: 收據 AI 模型
  • 格式: 圖片
  • 體積: 75,000+
  • 註解: 沒有

特色客戶

賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。

我們的能力

如何聯繫

如何聯繫

專門和訓練有素的團隊:

  • 30,000 多名數據收集、標記和 QA 合作者
  • 有資質的項目管理團隊
  • 經驗豐富的產品開發團隊
  • 人才庫採購和入職團隊

過程

過程

通過以下方式確保最高的流程效率:

  • 穩健的 6 Sigma Stage-Gate 工藝
  • 一個由 6 Sigma 黑帶組成的專門團隊——關鍵流程負責人和質量合規
  • 持續改進和反饋循環

平台

平台

獲得專利的平台具有以下優勢:

  • 基於網絡的端到端平台
  • 無可挑剔的品質
  • 更快的 TAT
  • 無縫交付

讓我們今天討論一下您的 OCR 訓練數據需求

OCR 是指一種使計算機能夠識別圖像或掃描文檔中的打印或手寫字符並將其轉換為機器編碼文本的技術。 機器學習模型通常用於提高 OCR 系統的準確性和適應性。

OCR 的工作原理是使用由文本圖像及其相應的數字轉錄組成的標記數據集。 該模型經過訓練可以識別這些圖像中與特定字符或單詞相對應的模式。 隨著時間的推移,通過足夠的數據和迭代訓練,模型提高了字符識別的準確性。

OCR 在 ML 模型訓練中至關重要,因為它允許模型從不同的文本表示中學習和泛化,使其適應各種字體、手寫內容和文檔類型。 訓練有素的 OCR 模型可以處理現實世界中文本的差異,從而在各種應用程序中實現更準確的文本識別。

企業可以利用OCR(光學字符識別)技術自動從物理文檔輸入數據、數字化和搜索紙質檔案、高效處理髮票和收據、自動從表單中提取信息、將掃描的PDF 轉換為可搜索格式、與移動應用程序集成以進行在線操作。銀行等行業的移動數據採集、驗證和認證文件。 通過這些應用程序,OCR 有助於簡化操作、減少手動錯誤並增強數字可訪問性。