随着深度学习和人工智能的广泛应用, 数据的规模逐渐增加, 数据场景的复杂度也在不断加码。
随着深度学习和人工智能的广泛应用, 数据的规模逐渐增加, 数据场景的复杂度也在不断加码。传统的人工标注既耗时又易出错, 往往不可行或者效果不理想。这些问题制约着 AI 技术的落地应用。
当前大模型应用热潮兴起, 具备 AI 自动标注能力的预训练大模型为解决上述问题提供了一条现实可行的技术路径, 为推动 AI 技术的大规模落地和应用提供强有力的支持。
立足自动化标注的发展趋势和行业痛点, 标贝科技已经对自研的 AI 数据平台系统进行全面升级, 在全栈数据标注场景式中搭载了大模型预标注和自动化标注能力, 并应用于 3D 点云、2D 图像、音频、文本等数据场景的大规模、复杂任务和常规任务的标注中。在保证高效处理的前提下, 确保标注结果的高准确率, 相对纯人工标注效率可提升 70% 以上, 为用户提供更性价比的数据方案和服务。
本期先为各位介绍标贝科技大模型预标注和自动化标注能力在 OCR 图片标注场景的应用价值。
|应用场景:OCR 图片标注
OCR(Optical Character Recognition), 光学字符识别, 指电子设备检查纸上打印的字符, 通过检测暗、亮的模式确定其形状, 然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程, 其本质就是利用光学设备去捕获图像并识别文字, 最终将图片中的文字转换为可编辑和可搜索的文本。
OCR 识别在生活中随处可见, 例如财税票据识别、身份证件识别、文档文字识别等, 有效帮助企业和个人用户减少手动输入的繁琐, 提升工作效率。在 AI 技术广泛应用之前,OCR 技术标注数据集是一项比较繁琐和流程较为复杂的工作, 整个过程需要经过较多步骤的手动标注和校验, 才能够实现高精度的文本检测和识别。
特别是实际应用中,OCR 图片存在数据种类繁多、字体内容生僻、拍摄角度多样、图片干扰信息繁多、内容冗长等问题, 传统的人工手动标注容易受人为主观因素影响, 出现标注错误或不准确。
面对这一现状, 标贝科技 2D 图像标注平台基于大模型自动化标注能力, 可以支持对类型 OCR 图片自动进行预处理, 自动识别图像中的文字区域和内容, 人工只需要在预识别的基础上, 进行少量微调, 就可以完成高质量的 OCR 图片标注, 极大的提升标注效率和准确性, 降低人工成本。
例如, 在具体的 OCR 小票标注场景下, 遇到小票票面有模糊、污渍、折痕等, 或者由于拍摄角度和光照条件等因素, 导致图像质量下降。手工标注不仅需要大量时间和人力, 而且对于标注人员的观察力和判断力要求较高。
标贝科技将此项目进行步骤拆解:
01 数据预处理:标贝科技采用图片清洗算法对小票图片进行自动预处理, 包括自动纠正拍摄角度、去噪、二值化、分割等操作, 消除小票上的干扰因素, 并提取出文字区域。
02 特征提取:其次再通过深度学习技术, 自动学习和提取文字区域的特征, 识别出不同的文字和符号, 减少手动调整和优化的工作量。
03 自动分类和识别:最后利用 OCR+定位模型算法对小票进行标注和转写, 将识别出的文字内容, 进行大模型数据理解, 进行自动分类, 标注出文字属于的类别是商品、价格、还是编号等。
总之, 通过标贝科技大模型预标注和自动化标注, 可以大大减少手动标注 OCR 图片的工作量, 同时自动化标注还可以减少人为因素导致的标注错误, 显著提高 OCR 技术的精度, 为 OCR 识别在各个场景应用提供更加便捷高效的文字识别解决方案。
目前, 标贝科技大模型预标注能力可以支持手写体、印刷体、多语言的 OCR 图片标注, 并应用于多样性和复杂性的场景, 实现数据预处理、数据标注、模型训练等全流程的自动化。通过对大量 OCR 图片数据的自动分析和标注, 训练出一个更加精确的 OCR 模型。此外, 我们还可以根据不同的场景和需求, 通过微调大模型, 快速地定制和扩展标注工具, 提升模型的场景化预识别能力, 满足不同场景下的标注需求。
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