Bezplatný online OLM OCR: Převeďte PDF na upravitelný text
Extrahujte text z jakéhokoli PDF/obrázku pomocí OLMOCR. S technologií OLM a vylepšením pomocí umělé inteligence převede naskenované dokumenty na upravitelný text s možností vyhledávání během několika sekund.
Bezplatná služba OCR
Začněte zdarma s naším OCR nástrojem. Extrahujte text z prvních 3 stran bezplatně.
Přesnost vylepšená umělou inteligencí
Naše technologie OCR využívá pokročilou umělou inteligenci k analýze kontextu dokumentu, což zajišťuje vysoce přesnou extrakci textu i ze složitých rozvržení.
Podpora více formátů
Zpracovávejte různé typy dokumentů včetně naskenovaných papírů, fotografií, snímků obrazovky a souborů PDF s konzistentními a vysoce kvalitními výsledky.
Příklady OLMOCR
Prozkoumejte reálné příklady OLMOCR v akci. Podívejte se, jak naše technologie OCR poháněná umělou inteligencí transformuje různé typy dokumentů – od ručně psaných poznámek po složité soubory PDF – na přesný a editovatelný text.
Každý příklad demonstruje schopnost OLMOCR zpracovávat různé typy dokumentů a ukazuje jak původní dokument, tak i extrahovaný text s vysokou přesností.
Původní dokument
Extrahovaný text
Abstract We present OLMo 2, the next generation of our fully open language models. OLMo 2 includes dense autoregressive models with improved architecture and training recipe, pretraining data mixtures, and instruction tuning recipes. Our modified model architecture and training recipe achieve both better training stability and improved per-token efficiency. Our updated pretraining data mixture introduces a new, specialized data mix called Dolmino Mix 1124, which significantly improves model capabilities across many downstream task benchmarks when introduced via late-stage curriculum training (i.e. specialized data during the annealing phase of pretraining). Finally, we incorporate best practices from Tülu 3 to develop OLMo 2-Instruct, focusing on permissive data and extending our final-stage reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR). Our OLMo 2 base models sit at the Pareto frontier of performance to compute, often matching or outperforming open-weight only models like Llama 3.1 and Qwen 2.5 while using fewer FLOPs and with fully transparent training data, code, and recipe. Our fully open OLMo 2-Instruct models are competitive with or surpassing open-weight only models of comparable size, including Qwen 2.5, Llama 3.1 and Gemma 2. We release all OLMo 2 artifacts openly—models at 7B and 13B scales, both pretrained and post-trained, including their full training data, training code and recipes, training logs and thousands of intermediate checkpoints. The final instruction model is available on the Ai2 Playground as a free research demo.
Plány cen
Nákup na vyžádání, žádný poplatek za předplatné, doživotní platnost
J/hVSQ
Doporučeno
J/hVSQ
J/hVSQ
J/hVSQ
Často kladené otázky
Bezplatný online OLM OCR je webový nástroj, který využívá technologii optického rozpoznávání znaků (OCR), poháněnou OLM a vylepšenou umělou inteligencí, k převodu obrázků (jako jsou naskenované dokumenty, fotografie nebo snímky obrazovky) na upravitelný text. Jeho používání je zcela zdarma.
I když konkrétní formáty nejsou uvedeny, OCR nástroje obecně podporují běžné formáty obrázků jako JPG, JPEG, PNG, TIFF, GIF a BMP. Pro optimální výsledky je nejlepší používat vysoce kvalitní obrázky. Možná budete chtít na svých webových stránkách explicitně uvést podporované formáty.
Přesnost je velmi vysoká díky kombinaci OLM OCR a vylepšení AI. AI pomáhá opravovat chyby a zlepšovat rozpoznávání, zejména u složitých rozvržení nebo méně kvalitních obrázků. Nicméně, jako u všech OCR, není zaručena dokonalá přesnost, zejména u ručně psaného textu nebo obrázků s velmi nízkým rozlišením.
Měli byste na svých webových stránkách specifikovat limit velikosti souboru. Běžnou praxí je mít rozumný limit (např. 10 MB, 20 MB), aby se zajistilo plynulé zpracování a zabránilo se zneužití. Pokud neexistuje žádný limit, uveďte to, ale buďte připraveni na potenciální problémy s výkonem u velmi velkých souborů.
Ano, váš dokument bude nahrán. Ale nebojte se, veškeré zpracování probíhá na straně serveru a dokument je po zpracování smazán.
OLM OCR pravděpodobně podporuje více jazyků, i když je optimalizován pouze pro anglické dokumenty, ale můžete zkusit i jiné jazyky.
Rozpoznávání ručně psaného textu je výrazně náročnější než rozpoznávání tištěného textu. Dobrá odpověď by byla: "I když naše OCR s umělou inteligencí dokáže někdy rozpoznat ručně psaný text, přesnost bude nižší než u tištěného textu. Výsledky se budou lišit v závislosti na srozumitelnosti a stylu rukopisu. Pro dosažení nejlepších výsledků doporučujeme používat jasné, dobře osvětlené obrázky tištěného textu."
Extrahovaný text si můžete stáhnout pouze ve formátu TXT.
Pokud plánujete nabídnout API pro vývojáře, uveďte to zde. Pokud ne, uveďte: "V současné době nenabízíme veřejné API, ale v budoucnu bychom to mohli zvážit."
Uveďte stručné vysvětlení OLM OCR. Například: "OLM OCR je výkonná technologie optického rozpoznávání znaků, která tvoří základ naší služby. Je známá svou přesností a rychlostí při převodu obrázků na text."
Vysvětlete roli umělé inteligence. Například: "Vylepšení pomocí umělé inteligence pomáhá zlepšit přesnost procesu OCR identifikací a opravou chyb, rozpoznáváním složitých rozvržení a zvládáním variací ve stylech písma a kvalitě obrazu. Učí se z rozsáhlé datové sady obrázků a textu, aby poskytovala co nejlepší výsledky."
Uveďte kontaktní údaje. Například: "Pokud máte další dotazy nebo narazíte na nějaké problémy, kontaktujte nás na adrese cc@freeolmocm.com."
Nejnovější články
Prozkoumejte naše nejnovější články o technologii OCR, tipy a osvědčené postupy pro extrakci textu z obrázků.
Efektivní extrakce textu z PDF pomocí modelů Vision Language
Objevte, jak olmOCR transformuje zpracování PDF s extrakcí textu řízenou umělou inteligencí, nákladovou efektivitou a open-source inovacemi.
Lokální nasazení olmOCR: Zjednodušte si zpracování PDF!
Podrobný návod na lokální nasazení olmOCR: Zjednodušte si zpracování PDF!