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想让文本识别更“智能”，来数据堂获取这些OCR转写数据！( 二 )


四边形框顶点偏差不超过五个像素为正确检测 ， 检测框精度不低于95% ， 文本转写精度不低于95% ， 该数据可用于多国语言OCR任务 。

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数据涵盖12种语言（6种亚洲语、6种欧洲语） ， 包括商店牌匾、站牌、海报、车票、路标、漫画、井盖画、提示语、警示语、包装说明、菜单、建筑物标志等多种自然场景 。
在标注方面 ， 标注行级文本的四边形框 ， 行级文本转写 ， 四边形框顶点偏差不超过五个像素为正确检测 ， 检测框精度不低于97% ， 文本转写精度不低于97% 。

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数据包括自然场景图片2,056张 ， 互联网图像1,103张 ， 文本图像347张 。 在标注方面 ， 行级内容用行级四边形框标注、行级内容转写；竖列内容用竖列四边形框标注、竖列内容转写 。 数据可用于多场景下的印地语识别、印地语拍照翻译等任务 。

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数据包括自然场景图片258张 ， 互联网图像2,553张 ， 文本图像2,184张 。 在标注方面 ， 行级内容用行级四边形框标注、行级内容转写；竖列内容用竖列四边形框标注、竖列内容转写 。 数据可用于多种场景下的越南语识别、越南语拍照翻译等任务 。
相比物体检测识别 ， OCR由于包含倾斜文本框、低分辨率文字和文本版面多样化的情况 ， 因此OCR数据标注具有特殊性 ， 标注成本更高 。
数据堂的数加加Pro标注平台支持私有化部署 ， 能够帮助企业快速、安全的对人工智能数据进行标注 ， 为企业提供更专业、更安全的数据基础设施 。
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