隨著深度學習和人工智能的廣泛應用，數據的規模逐漸增加，數據場景的復雜度也在不斷加碼。傳統的人工標注既耗時又易出錯，往往不可行或者效果不理想。這些問題制約著AI技術的落地應用。
當前大模型應用熱潮興起，具備AI自動標注能力的預訓練大模型為解決上述問題提供了一條現實可行的技術路徑，為推動AI技術的大規模落地和應用提供強有力的支持。
立足自動化標注的發展趨勢和行業痛點，標貝科技已經對自研的AI數據平臺系統進行全面升級，在全棧數據標注場景式中搭載了大模型預標注和自動化標注能力，并應用于3D點云、2D圖像、音頻、文本等數據場景的大規模、復雜任務和常規任務的標注中。在保證高效處理的前提下，確保標注結果的高準確率，相對純人工標注效率可提升70%以上，為用戶提供更性價比的數據方案和服務。
本期先為各位介紹標貝科技大模型預標注和自動化標注能力在OCR圖片標注場景的應用價值。
應用場景：OCR圖片標注
OCR（Optical Character Recognition），光學字符識別，指電子設備檢查紙上打印的字符，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程，其本質就是利用光學設備去捕獲圖像并識別文字，最終將圖片中的文字轉換為可編輯和可搜索的文本。
OCR識別在生活中隨處可見，例如財稅票據識別、身份證件識別、文檔文字識別等，有效幫助企業和個人用戶減少手動輸入的繁瑣，提升工作效率。在AI技術廣泛應用之前，OCR技術標注數據集是一項比較繁瑣和流程較為復雜的工作，整個過程需要經過較多步驟的手動標注和校驗，才能夠實現高精度的文本檢測和識別。
特別是實際應用中，OCR圖片存在數據種類繁多、字體內容生僻、拍攝角度多樣、圖片干擾信息繁多、內容冗長等問題，傳統的人工手動標注容易受人為主觀因素影響，出現標注錯誤或不準確。
面對這一現狀，標貝科技2D圖像標注平臺基于大模型自動化標注能力，可以支持對類型OCR圖片自動進行預處理，自動識別圖像中的文字區域和內容，人工只需要在預識別的基礎上，進行少量微調，就可以完成高質量的OCR圖片標注，極大的提升標注效率和準確性，降低人工成本。
例如，在具體的OCR小票標注場景下，遇到小票票面有模糊、污漬、折痕等，或者由于拍攝角度和光照條件等因素，導致圖像質量下降。手工標注不僅需要大量時間和人力，而且對于標注人員的觀察力和判斷力要求較高。
標貝科技將此項目進行步驟拆解：
01 數據預處理：標貝科技采用圖片清洗算法對小票圖片進行自動預處理，包括自動糾正拍攝角度、去噪、二值化、分割等操作，消除小票上的干擾因素，并提取出文字區域。
02 特征提取：其次再通過深度學習技術，自動學習和提取文字區域的特征，識別出不同的文字和符號，減少手動調整和優化的工作量。
03自動分類和識別：最后利用OCR+定位模型算法對小票進行標注和轉寫，將識別出的文字內容，進行大模型數據理解，進行自動分類，標注出文字屬于的類別是商品、價格、還是編號等。
總之，通過標貝科技大模型預標注和自動化標注，可以大大減少手動標注OCR圖片的工作量，同時自動化標注還可以減少人為因素導致的標注錯誤，顯著提高OCR技術的精度，為OCR識別在各個場景應用提供更加便捷高效的文字識別解決方案。
目前，標貝科技大模型預標注能力可以支持手寫體、印刷體、多語言的OCR圖片標注，并應用于多樣性和復雜性的場景，實現數據預處理、數據標注、模型訓練等全流程的自動化。通過對大量OCR圖片數據的自動分析和標注，訓練出一個更加精確的OCR模型。此外，我們還可以根據不同的場景和需求，通過微調大模型，快速地定制和擴展標注工具，提升模型的場景化預識別能力，滿足不同場景下的標注需求。
歡迎各位伙伴垂詢！
