ビジネスの世界は驚異的なペースで変化していますが、このデジタル トランスフォーメーションは、私たちが望んでいるほど広範ではありません。 大企業から小規模企業まで、人々は日常業務で物理的なドキュメントを扱っています。 使用頻度はかなり減りましたが、完全になくなったわけではありません。 デジタル使用のためにドキュメントをスキャンする時間のかかるプロセスの代わりに、最新の OCR 時間効率が良く、効果的です。
光学式文字認識の使用の増加は、主に自動認識システムの生産の増加に起因する可能性があります。 その結果、OCR 技術の世界市場価値は、 $ 8.93億 2021 年には、15.4 年から 2022 年の間に 2030% の CAGR で成長すると予測されています。
しかし、OCR技術とは正確には何ですか？ また、効率的な AI モデルを開発する企業にとって、なぜそれがゲームチェンジャーなのだろうか? 確認してみましょう。
OCRとは何ですか？
または、テキスト認識とも呼ばれます。 OCR または光学式文字認識 は、スキャンした文書、画像のみの PDF、および手書きのメモから、印刷または記述されたデータを機械可読形式に抽出するプログラムです。 このソフトウェアは、画像から各文字を取り出して単語や文章に結合するため、ドキュメントに簡単にアクセスしてデジタルで編集できます。
オープンソース データセットとは
OCR テクノロジを活用できる大きな可能性を秘めた場所がいくつかあります。 いくつかの場所には、空港、電子書籍出版、広告、銀行、サプライ チェーン システムなどがあります。 ただし、アプリケーションが目的を果たすためには、プロジェクト固有のトレーニングを受ける必要があります。 光学式文字認識データセット.
アプリケーションの効率は、データセットの品質と関連するトレーニング方法に大きく依存します。 ただし、高品質のデジタルと 手書きデータセット 申請は難しいです。 そのため、多くの企業は独自のデータセットではなく、オープンソースまたは無料で使用できるデータセットを使用しています。
オープンソース データセットの利点と課題
企業は、ML アプリケーションに無料で使用できるデータを選択する必要があるかどうかを理解するために、利点と課題を互いに突き合わせる必要があります。
利点
- データは簡単にアクセスできます。 データの可用性により、アプリケーションの開発コストが大幅に削減されます。
- データセットがすぐに利用できるため、アプリケーションのデータ収集に費やす時間と労力が大幅に削減されます。
- データセットの学習、適応、最適化を支援するコミュニティ フォーラムやヘルプ グループが豊富にあります。
- オープンソース データセットの主な利点の XNUMX つは、カスタマイズに制限がないことです。
- オープンソースのデータは人口の大部分がアクセスできるため、金銭的な障壁なしに分析とイノベーションが可能になります。
課題
- プロジェクト固有のデータを取得するのは困難です。 さらに、情報の欠落や利用可能なデータの誤った使用の可能性があります。
- 専有データの取得には時間と労力がかかり、費用がかかります
- データの取得は簡単かもしれませんが、知識と分析のコストが最初の利点を上回る可能性があります。
- 他の開発者も同じデータを利用してアプリケーションを開発しています。
- これらのデータセットは、セキュリティ違反、プライバシー、および同意に対して非常に脆弱です。
機械学習のための 15 の最高の手書き & OCR データセット
テキスト認識アプリケーションの開発には、多くのオープンソース データセットを利用できます。 ベスト15のいくつかは
ICDAR データセット
International Conference for Document Analysis and Recognition には、注釈とともに、229 のトレーニング イメージと 233 のテスト イメージのリポジトリがあります。 これは、テキスト検出評価のベンチマークとして機能します。
IIT 5K ワード データセット
IIT 5K-word は、Google 画像検索から取得した、看板、看板、ナンバー プレート、およびポスターからの単語のコレクションです。 5K のトリミングされた単語画像が含まれており、利用可能なテキスト認識データセットの最も広範なコレクションの XNUMX つとなっています。
NIST データベース
NIST または国立科学研究所は、3600 を超える文字画像を含む 810,000 を超える手書きサンプルのコレクションを無料で提供しています。
MNISTデータベース
NSIT の Special Database 1 および 3 から派生した MNIST データベースは、トレーニング セット用の 60,000 の手書き数字とテスト セット用の 10,000 の例のコンパイル済みコレクションです。 このオープンソース データベースは、前処理に費やす時間を減らしながら、パターンを認識するようにモデルをトレーニングするのに役立ちます。
テキスト検出
オープンソース データベースであるテキスト検出データセットには、看板、ドア プレート、注意プレートなどの約 500 の屋内および屋外の画像が含まれています。
スタンフォード OCR
スタンフォードが発行するこの無料で使用できるデータセットは、MIT Spoken Language Systems Group による手書きの単語コレクションです。
DDI-100
歪んだドキュメント画像データセットとも呼ばれる DDI-100 は、いくつかの幾何学的パターンと歪みが適用された 6658 ページを超えるドキュメントのコレクションです。 さらに、DDI-100 には 99870 を超える画像、スタンプ マスク、テキスト マスク、バウンディング ボックスがあります。
ロードテキスト-1K
モデルをトレーニングしてビデオ内のテキストを検出するのに役立つ最大のデータセットの 1 つである RoadText-1000K には、バウンディング ボックスのテキスト アノテーションとすべてのビデオ フレームのテキストの書き起こしを備えた XNUMX のビデオ クリップが含まれています。
MSRA-TD500
300 のトレーニング画像と 200 のテキスト画像が含まれています。 MSRA-TD500 には、中国語と英語の文字が含まれており、文レベルで注釈が付けられています。
MJSynth データセット
オックスフォード大学が提供するこの単語データセットには、9 を超える英語の単語をカバーする 90 万近くの合成画像が含まれています。
ストリートビューのテキスト
Google ストリート ビューの画像から収集されたこのデータセットには、主に板や道路レベルの標識のテキスト検出画像が含まれています。
文書データベース
ドキュメント データベースは、941 人の作家による 189 の手書きドキュメントのコレクションです。
数学式
The Mathematics Expressions は、101 の数学記号と 10,000 の式を含むデータベースです。
ストリートビューの家屋番号
Google ストリート ビューから収集したこのストリート ビューの家番号は、73257 番地の数字を含むデータベースです。
自然環境OCR
Natural Environment OCR は、世界中の約 660 の画像と 5238 のテキスト注釈のデータセットです。
これらは、テキスト検出アプリケーションの ML モデルをトレーニングするためのトップ オープンソース データセットの一部です。 ビジネスやアプリケーションのニーズに合ったものを選択するには、時間と労力がかかる場合があります。 ただし、適切なデータセットを決定する前に、これらのデータセットを試してみる必要があります。
信頼性が高く効率的なテキスト検出アプリケーションへの移行を支援するのは、上位のテクノロジー ソリューション プロバイダーである Shaip です。 私たちは技術経験を活用して、カスタマイズ可能で最適化された製品を作成します。 効率的な OCR トレーニング データセット さまざまなクライアント プロジェクトに対応します。 私たちの能力を完全に理解するには、今すぐお問い合わせください。
