Handschriftliche Datensätze

Die 15 besten Open-Source-Handschriftdatensätze zum Trainieren Ihrer ML-Modelle

Die Geschäftswelt verändert sich in einem phänomenalen Tempo, aber diese digitale Transformation ist bei weitem nicht so umfassend, wie wir es gerne hätten. Menschen handhaben immer noch physische Dokumente in ihrer täglichen Arbeit, von großen Unternehmen bis hin zu kleinen Unternehmen. Die Nutzungshäufigkeit hat zwar stark abgenommen, aber nicht ganz abgeschafft. Statt zeitaufwändiger Dokumente für die digitale Nutzung einzuscannen, nutzen Sie die neuesten OCR ist zeitsparend und effektiv.

Der Anstieg der Verwendung optischer Zeichenerkennung kann hauptsächlich auf die Zunahme der Produktion automatischer Erkennungssysteme zurückgeführt werden. Dadurch wird der weltweite Marktwert der OCR-Technologie gekoppelt 8.93 Mrd. $ im Jahr 2021, wird zwischen 15.4 und 2022 voraussichtlich mit einer CAGR von 2030 % wachsen.

Aber was genau ist OCR-Technologie? Und warum ist es ein Wendepunkt für Unternehmen, die effiziente KI-Modelle entwickeln? Lass es uns herausfinden.

Was ist OCR?

Alternativ als Texterkennung bezeichnet, OCR oder optische Zeichenerkennung ist ein Programm, das gedruckte oder geschriebene Daten aus gescannten Dokumenten, Nur-Bild-PDFs und handschriftlichen Notizen in ein maschinenlesbares Format extrahiert. Die Software nimmt jeden Buchstaben aus dem Bild heraus und fügt sie zu Wörtern und Sätzen zusammen, wodurch es einfach ist, auf die Dokumente zuzugreifen und sie digital zu bearbeiten.

Was sind Open-Source-Datensätze?

Es gibt mehrere Bereiche, in denen die OCR-Technologie ein großes Potenzial hat, genutzt zu werden. Einige Orte sind der Flughafen, eBook-Veröffentlichungen, Werbung, Banken und Lieferkettensysteme. Damit die Anwendungen ihren Zweck erfüllen, müssen sie jedoch projektspezifisch geschult werden Datensätze zur optischen Zeichenerkennung.

Die Effizienz der Anwendung hängt weitgehend von der Qualität des Datensatzes und der beteiligten Trainingsmethodik ab. Die Suche nach Qualität digital und handschriftliche Datensätze ist für die Anwendung schwierig. Daher verwenden viele Unternehmen Open-Source- oder frei verwendbare Datensätze anstelle von proprietären.

Vorteile und Herausforderungen von Open-Source-Datensätzen

Unternehmen müssen die Vorteile und Herausforderungen gegeneinander abwägen, um zu verstehen, ob sie sich für kostenlos nutzbare Daten für ihre ML-Anwendungen entscheiden müssen.

Vorteile

  • Die Daten sind leicht zugänglich. Aufgrund der Datenverfügbarkeit werden die Kosten für die Entwicklung der Anwendung erheblich reduziert.
  • Der Zeit- und Arbeitsaufwand für das Sammeln von Daten für die Anwendung wird erheblich reduziert, da der Datensatz leicht verfügbar ist.
  • Es gibt eine Fülle von Community-Foren oder Hilfegruppen, die beim Lernen, Anpassen und Optimieren des Datensatzes helfen.
  • Einer der Hauptvorteile des Open-Source-Datasets besteht darin, dass es keine Einschränkungen für die Anpassung gibt.
  •   Open-Source-Daten sind einem großen Teil der Bevölkerung zugänglich und ermöglichen Analysen und Innovationen ohne finanzielle Barrieren.

Die Herausforderungen

  • Die projektspezifischen Daten sind schwer zu beschaffen. Darüber hinaus besteht die Möglichkeit, dass Informationen fehlen und die verfügbaren Daten falsch verwendet werden.
  • Das Erfassen proprietärer Daten erfordert Zeit, Mühe und ist kostspielig
  • Während es einfacher sein könnte, Daten zu erfassen, können die Kosten für Wissen und Analyse den anfänglichen Vorteil überwiegen.
  • Auch andere Entwickler verwenden dieselben Daten, um Anwendungen zu entwickeln.
  • Diese Datensätze sind sehr anfällig für Sicherheitsverletzungen, Datenschutz und Zustimmung.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

Listen Sie verschiedene Open-Source-Datensätze für OCR auf

Open-Source-OCR-Datensätze

Viele Open-Source-Datensätze sind für die Entwicklung von Texterkennungsanwendungen verfügbar. Einige der besten 15 sind

  1. Der ICDAR-Datensatz

    Die Internationale Konferenz für Dokumentenanalyse und -erkennung verfügt über ein Repository mit 229 Trainings- und 233 Testbildern sowie Anmerkungen. Es dient als Benchmark für die Bewertung der Texterkennung.

  2. IIIT 5K-Wort-Datensatz

    IIIT 5K-word stammt aus der Google-Bildsuche und ist eine Sammlung von Wörtern von Schildern, Reklametafeln, Nummernschildern und Plakaten. Es enthält 5 beschnittene Wortbilder und ist damit eine der umfangreichsten verfügbaren Sammlungen von Texterkennungsdatensätzen.

  3. NIST-Datenbank

    Das NIST oder das National Institute of Science bietet eine kostenlose Sammlung von über 3600 Handschriftmustern mit mehr als 810,000 Zeichenbildern

  4. MNIST-Datenbank

    Die MNIST-Datenbank, abgeleitet von den Spezialdatenbanken 1 und 3 des NSIT, ist eine kompilierte Sammlung von 60,000 handschriftlichen Zahlen für das Trainingsset und 10,000 Beispielen für das Testset. Diese Open-Source-Datenbank hilft dabei, Modelle zu trainieren, um Muster zu erkennen, während weniger Zeit für die Vorverarbeitung aufgewendet wird.

  5. Texterkennung

    Der Texterkennungs-Datensatz ist eine Open-Source-Datenbank und enthält etwa 500 Innen- und Außenbilder von Schildern, Türschildern, Warnschildern und mehr.

  6. Stanford-OCR

    Dieser von Stanford veröffentlichte, frei verwendbare Datensatz ist eine handschriftliche Wortsammlung der MIT Spoken Language Systems Group.

  7. DDI-100

    Das DDI-100, auch Distorted Document Images Dataset genannt, ist eine Sammlung von über 6658 Dokumentenseiten mit mehreren geometrischen Mustern und angewendeten Verzerrungen. Darüber hinaus verfügt das DDI-100 über mehr als 99870 Bilder, Stempelmasken, Textmasken und Begrenzungsrahmen.

  8. RoadText-1K

    RoadText-1K ist einer der größten Datensätze, mit denen Modelle trainiert werden können, um Text in Videos zu erkennen. Er enthält 1000 Videoclips mit Textanmerkungen für Begrenzungsrahmen und einer Transkription des Textes in jedem Videobild.

  9. MSRA-TD500

    Enthält 300 Trainings- und 200 Textbilder; Das MSRA-TD500 enthält Zeichen aus der chinesischen und englischen Sprache und ist auf Satzebene kommentiert.

  10. MJSynth-Datensatz

    Dieser von der University of Oxford bereitgestellte Wortdatensatz enthält fast 9 Millionen synthetisch generierte Bilder, die mehr als 90 englischsprachige Wörter abdecken.

  11. Street View-Text

    Dieser Datensatz wurde aus Google Street View-Bildern gesammelt und enthält Texterkennungsbilder, hauptsächlich von Tafeln und Straßenschildern.

  12. Dokumentendatenbank

    Die Dokumentendatenbank ist eine Sammlung von 941 handschriftlichen Dokumenten, darunter Tabellen, Formeln, Zeichnungen, Diagramme, Listen und mehr, von 189 Autoren.

  13. Mathematische Ausdrücke

    The Mathematics Expressions ist eine Datenbank, die 101 mathematische Symbole und 10,000 Ausdrücke enthält.

  14. Street View-Hausnummern

    Diese Street View-Hausnummern stammen aus Google Street View und sind eine Datenbank mit 73257 Hausnummernziffern.

  15. Natürliche Umgebung OCR

    The Natural Environment OCR ist ein Datensatz mit fast 660 Bildern weltweit und 5238 Textanmerkungen.

Dies waren einige der besten Open-Source-Datensätze zum Trainieren von ML-Modellen für Texterkennungsanwendungen. Die Auswahl derjenigen, die Ihren Geschäfts- und Anwendungsanforderungen entspricht, kann Zeit und Mühe kosten. Sie müssen jedoch mit diesen Datensätzen experimentieren, bevor Sie sich für den geeigneten entscheiden.

Um Sie auf dem Weg zu einer zuverlässigen und effizienten Texterkennungsanwendung zu unterstützen, ist Shaip – ​​der hochrangige Anbieter von Technologielösungen. Wir nutzen unsere technische Erfahrung, um anpassbare, optimierte und effiziente OCR-Trainingsdatensätze für verschiedene Kundenprojekte. Um unsere Fähigkeiten vollständig zu verstehen, setzen Sie sich noch heute mit uns in Verbindung.

Social Share