光学字符识别(OCR)
机器学习和人工智能模型的 OCR 训练数据
使用高质量的光学字符识别 (OCR) 训练数据优化数据数字化,以构建智能 ML 模型。
使用可靠的 OCR 训练数据集降低 AI 模型的学习曲线
对于许多开发可靠的人工智能和深度学习模型的企业来说,解密和数字化扫描的文本图像是一项挑战。 借助光学字符识别,一种专门的过程,可以将数据搜索、索引、提取和优化为机器可读的格式。 这 扫描文档数据集 用于从手写文件、发票、账单、收据、旅行票、护照、医疗标签、路牌等中提取信息。 为了开发可靠和优化的模型,它应该在从数千个扫描文档中提取数据的 OCR 数据集上进行训练。
我们在开发准确的 OCR 训练数据集方面的专业知识如何发挥作用 你的 青睐?
• 我们提供客户特定的 OCR 训练数据集 帮助客户开发优化的人工智能模型的解决方案。
• 我们的能力扩展到提供 扫描的 PDF 数据集 和覆盖 文档中不同的字母大小、字体和符号.
• 我们结合 技术和人类经验的精确性 为客户提供可扩展、可靠且负担得起的解决方案。
OCR用例
手写表单数据集
自由式手写文本段落数据集
收据/发票
由发票/收据组成的数据集,其中购买了几种物品,例如咖啡店、餐厅账单、杂货店、在线购物、收费收据、机场衣帽间、休息室、燃料账单、酒吧发票、互联网账单、购物账单、出租车收据、餐厅账单、根据 ML 模型的要求,从不同地区和不同语言收集的等。 通过有效、准确地转录发票和收据中的关键数据来节省大量时间和金钱。
收据数据收集: 使用 OCR 提取收据数据
发票数据收集: 使用扫描发票数据集转录可靠数据
门票: 机票、出租车票、停车票、火车票、OCR 电影票处理
多类别扫描文档的转录: 通讯、简历、带复选框的表格、单个图像中的多文档、用户手册、税表等。
多语言文件
用于模式识别、计算机视觉和其他机器学习解决方案的多语言手写数据收集服务,用于训练光学字符识别模型。
OCR - 多语言文档 1
OCR - 多语言文档 2
场景数据采集
带标签的药瓶、带车牌的英语街/路场景、带说明/信息板的英语街/路场景等。
使用 OCR 转录医疗标签或药物标签
使用 OCR 进行车牌识别
使用 OCR 检测街道/道路并提取信息街道板数据
表格OCR
轻松从 PDF、扫描文档和图像中提取表格。从任何类型的文档中检索以表格格式组织的重要数据。我们的解决方案经过预先训练,可以识别各种表格标题和字段。 平场: 姓名、地址、总数、日期等等!和 订单项: 名称、代码、数量、描述、日期等等!
主要特点:为什么选择 Shaip 的表格 OCR?
- 实时文档处理: 消除错误并集中精力于真正重要的事情 - 发展您的业务。
- 从任何来源捕获数据: 轻松导入各种格式的数据 — PDF、扫描件、纸质文档、电子邮件、API 等。
- 卓越的准确性: 我们的 OCR API 经过了数百万份文档的广泛测试和预训练,确保了卓越的可靠性。
- 简化工作流程: 创建自动化流程来处理文件导入、数据格式化、验证、批准、导出和集成。
- 节省时间和金钱: 最大限度地减少花在低效手动任务上的时间并避免代价高昂的数据输入错误。
- 无缝整合: 将 Shaip OCR 与您现有的工具连接起来,实现高效的数据收集、导出、存储、簿记等。
- 提高生产力: 让您的团队专注于核心活动,而 Shaip 管理其余活动,从而提高您组织的生产力!
OCR 数据集
文本和图像光学字符识别 (OCR) 数据集可帮助您训练实际应用程序。 找不到您需要的数据? 立即联系我们。
发票、采购订单、收据图像数据集
15.9 种语言(即英语、法语、西班牙语、意大利语和荷兰语)的 5k 张收据、发票、采购订单图像
- 使用案例: 博士。 识别模型
- 格式: 图片
- 容量: 15,900+
- 注解: 没有
特色客户
赋能团队打造世界领先的人工智能产品。
我们的能力
人们
专门和训练有素的团队:
- 30,000 多名数据创建、标签和 QA 协作者
- 有资质的项目管理团队
- 经验丰富的产品开发团队
- 人才库采购和入职团队
流程
通过以下方式确保最高的流程效率:
- 稳健的 6 Sigma Stage-Gate 工艺
- 一个由 6 Sigma 黑带组成的专门团队——关键流程负责人和质量合规
- 持续改进和反馈循环
平台
获得专利的平台具有以下优势:
- 基于网络的端到端平台
- 无可挑剔的品质
- 更快的 TAT
- 无缝交付
人们
专门和训练有素的团队:
- 30,000 多名数据创建、标签和 QA 协作者
- 有资质的项目管理团队
- 经验丰富的产品开发团队
- 人才库采购和入职团队
流程
通过以下方式确保最高的流程效率:
- 稳健的 6 Sigma Stage-Gate 工艺
- 一个由 6 Sigma 黑带组成的专门团队——关键流程负责人和质量合规
- 持续改进和反馈循环
平台
获得专利的平台具有以下优势:
- 基于网络的端到端平台
- 无可挑剔的品质
- 更快的 TAT
- 无缝交付
推荐资源
信息图表
OCR – 定义、优势、挑战和用例
OCR 是一种允许机器读取打印文本和图像的技术。 它通常用于商业应用程序,例如用于存储或处理的数字化文档,以及用于消费者应用程序,例如扫描收据以报销费用。
买家指南
大型语言模型买家指南 LLM
您是否曾经挠过头,惊讶于 Google 或 Alexa 似乎能够“抓住”您? 或者你是否发现自己正在阅读一篇听起来很像人类的计算机生成的文章? 你不是一个人。 是时候拉开帷幕,揭开秘密了:大型语言模型(LLM)。
让我们今天讨论一下您的 OCR 训练数据需求
常见问题
OCR 是指一种使计算机能够识别图像或扫描文档中的打印或手写字符并将其转换为机器编码文本的技术。 机器学习模型通常用于提高 OCR 系统的准确性和适应性。
OCR 的工作原理是使用由文本图像及其相应的数字转录组成的标记数据集。 该模型经过训练可以识别这些图像中与特定字符或单词相对应的模式。 随着时间的推移,通过足够的数据和迭代训练,模型提高了字符识别的准确性。
OCR 在 ML 模型训练中至关重要,因为它允许模型从不同的文本表示中学习和泛化,使其适应各种字体、手写内容和文档类型。 训练有素的 OCR 模型可以处理现实世界中文本的差异,从而在各种应用程序中实现更准确的文本识别。
企业可以利用 OCR(光学字符识别)技术自动从物理文档输入数据、数字化和搜索纸质档案、高效处理发票和收据、自动从表单中提取信息、将扫描的 PDF 转换为可搜索格式、与移动应用程序集成以进行在线操作。银行等行业的移动数据采集、验证和认证文件。 通过这些应用程序,OCR 有助于简化操作、减少手动错误并增强数字可访问性。
表格 OCR(光学字符识别)是一种智能技术,它使用人工智能从扫描图像和 PDF 中的表格中提取数据。它会自动将这些数据转换为 Excel 等结构化格式,从而免去手动输入数据的麻烦。此工具对于企业来说必不可少,因为它可以加快数据处理速度、减少错误并提高效率。它适用于从金融到医疗保健等各个行业,是处理大量数据的组织的必备工具。
Shaip 专门从各种医疗相关的收据中提取数据,包括:
- 患者账单收据: 捕获所提供的服务、分项费用和付款信息等详细信息,简化计费流程。
- 保险索赔收据: 提取索赔提交的必要信息,帮助确保及时报销。
- 药房收据: 收集处方交易数据,包括药物详情、剂量和患者信息。
- 费用收据: 处理与医疗用品或设备采购相关的收据,帮助费用跟踪和预算。
Shaip 的 OCR 技术简化了医疗保健中的数据处理,减少了错误并节省了时间,因此医疗保健专业人员可以专注于提供优质护理。如果您有特定需求,请联系我们获取定制解决方案!