Næringslivet forandrer seg i et fenomenalt tempo, men denne digitale transformasjonen er ikke på langt nær så omfattende som vi ønsker at den skal være. Folk håndterer fortsatt fysiske dokumenter i sin daglige drift, fra store selskaper til småskalabedrifter. Selv om bruksfrekvensen har redusert betraktelig, har den ikke blitt helt avskaffet. I stedet for den tidkrevende prosessen med å skanne dokumenter for digital bruk, ved å bruke det nyeste OCR er tidseffektivt og effektivt.
Økningen i bruken av optisk tegngjenkjenning kan først og fremst tilskrives økningen i produksjonen av automatiske gjenkjenningssystemer. Som et resultat er den globale markedsverdien av OCR-teknologi, knyttet til $ 8.93 milliarder i 2021, er spådd å vokse med en CAGR på 15.4 % mellom 2022 og 2030.
Men hva er egentlig OCR-teknologi? Og hvorfor er det en game changer for bedrifter som utvikler effektive AI-modeller? La oss finne det ut.
Hva er OCR?
Alternativt referert til som tekstgjenkjenning, OCR eller optisk tegngjenkjenning er et program som trekker ut trykte eller skrevne data fra skannede dokumenter, kun bilde-PDF-er og håndskrevne notater til et maskinlesbart format. Programvaren tar ut hver bokstav fra bildet og kombinerer dem til ord og setninger, og gjør det enkelt å få tilgang til og redigere dokumentene digitalt.
Hva er åpen kildekode-datasett?
Det er flere steder hvor OCR-teknologi har et stort potensiale for å bli utnyttet. Noen steder inkluderer flyplassen, e-bokpublisering, annonser, banker og forsyningskjedesystemer. Men for at applikasjonene skal tjene sitt formål, må de trenes på prosjektspesifikke Datasett for optisk tegngjenkjenning.
Effektiviteten til applikasjonen avhenger i stor grad av datasettets kvalitet og opplæringsmetodikken som er involvert. Men finne kvalitet digital og håndskriftdatasett er vanskelig for applikasjonen. Så mange selskaper bruker åpen kildekode eller gratis å bruke datasett i stedet for proprietære.
Fordeler og utfordringer med datasett med åpen kildekode
Bedrifter må sette fordelene og utfordringene opp mot hverandre for å forstå om de må velge gratis data for ML-applikasjonene sine.
Fordeler
- Dataene er lett tilgjengelige. På grunn av tilgjengeligheten av data reduseres kostnadene ved å utvikle applikasjonen betydelig.
- Tiden og kreftene brukt på å samle inn data for applikasjonen reduseres betydelig ettersom datasettet er lett tilgjengelig.
- Det er en overflod av fellesskapsfora eller hjelpegrupper som hjelper til med å lære, tilpasse og optimalisere datasettet.
- En av de største fordelene med åpen kildekode-datasettet er at det ikke legger noen begrensninger på tilpasning.
- Åpen kildekode-data er tilgjengelig for en stor del av befolkningen, noe som gjør analyser og innovasjon mulig uten økonomiske barrierer.
Utfordringer
- Dataspesifikke for prosjektet er vanskelige å få tak i. I tillegg er det en mulighet for manglende informasjon og feil bruk av tilgjengelige data.
- Å skaffe proprietære data tar tid og krefter og er kostbart
- Selv om det kan være lettere å skaffe data, kan kunnskap og analysekostnad oppveie den første fordelen.
- Andre utviklere bruker også de samme dataene for å utvikle applikasjoner.
- Disse datasettene er svært sårbare for sikkerhetsbrudd, personvern og samtykke.
15 beste håndskrift- og OCR-datasett for maskinlæring
Mange åpen kildekode-datasett er tilgjengelige for utvikling av tekstgjenkjenningsapplikasjoner. Noen av de 15 beste er
ICDAR-datasettet
International Conference for Document Analysis and Recognition har et arkiv med 229 opplærings- og 233 testbilder, sammen med merknader. Den fungerer som en målestokk for evaluering av tekstgjenkjenning.
IIIT 5K-Word-datasett
IIIT 5K-word, hentet fra Google bildesøk, er en samling ord fra skilt, reklametavler, nummerskilt og plakater. Den inneholder 5K beskårne ordbilder som gjør den til en av de mest omfattende samlingene av tekstgjenkjenningsdatasett som er tilgjengelig.
NIST-database
NIST eller National Institute of Science tilbyr en gratis samling av over 3600 håndskriftprøver med mer enn 810,000 XNUMX tegnbilder
MNIST-database
Avledet fra NSITs spesialdatabase 1 og 3, er MNIST-databasen en samlet samling av 60,000 10,000 håndskrevne numre for treningssettet og XNUMX XNUMX eksempler for testsettet. Denne åpen kildekodedatabasen hjelper med å trene modeller til å gjenkjenne mønstre mens de bruker mindre tid på forhåndsbehandling.
Tekstgjenkjenning
En åpen kildekode-database, tekstgjenkjenningsdatasettet inneholder rundt 500 innendørs og utendørs bilder av skilt, dørplater, varselplater og mer.
Stanford OCR
Publisert av Stanford, dette gratis-å-bruke datasettet er en håndskrevet ordsamling av MIT Spoken Language Systems Group.
DDI-100
Ellers kalt Datasettet for forvrengte dokumentbilder, DDI-100 er en samling på over 6658 sider med dokumenter med flere geometriske mønstre og forvrengninger brukt. I tillegg har DDI-100 mer enn 99870 bilder, stempelmasker, tekstmasker og avgrensningsrammer.
RoadText-1K
RoadText-1K er et av de største datasettene som hjelper med å trene modeller til å oppdage tekst i videoer. RoadText-1000K inneholder XNUMX videoklipp komplett med markeringsfelttekstkommentarer og transkripsjon av teksten i hver videoramme.
MSRA-TD500
Inneholder 300 trenings- og 200 tekstbilder; MSRA-TD500 inneholder tegn fra kinesisk og engelsk og er kommentert på setningsnivå.
MJSynth Datasett
Levert av University of Oxford, har dette orddatasettet nesten 9 millioner syntetisk genererte bilder som dekker mer enn 90 tusen engelskspråklige ord.
Street View-tekst
Dette datasettet er samlet fra Google Street View-bilder, og har tekstgjenkjenningsbilder hovedsakelig av tavler og skilt på gatenivå.
Dokumentdatabase
Dokumentdatabasen er en samling av 941 håndskrevne dokumenter, inkludert tabeller, formler, tegninger, diagrammer, lister og mer, fra 189 forfattere.
Matematiske uttrykk
Mathematics Expressions er en database som inneholder 101 matematiske symboler og 10,000 XNUMX uttrykk.
Street View-husnummer
Denne Street View House Numbers er hentet fra Google Street View og er en database som inneholder 73257 sifre for gatehusnummer.
Naturlig miljø OCR
The Natural Environment OCR, er et datasett med nesten 660 bilder over hele verden og 5238 tekstkommentarer.
Dette var noen av de beste datasettene med åpen kildekode for opplæring av ML-modeller for tekstgjenkjenningsapplikasjoner. Det kan ta tid og krefter å velge den som samsvarer med bedriftens og applikasjonsbehovene dine. Du må imidlertid eksperimentere med disse datasettene før du bestemmer deg for det riktige.
For å hjelpe deg med fremgang mot en pålitelig og effektiv tekstgjenkjenningsapplikasjon er Shaip – den høyt rangerte leverandøren av teknologiløsninger. Vi utnytter vår tekniske erfaring til å lage tilpassbare, optimaliserte og effektive OCR-treningsdatasett til ulike kundeprosjekter. For å forstå våre evner fullt ut, ta kontakt med oss i dag.
