Gratis OLM OCR Online: Converteer PDF's naar Bewerkbare Tekst
Extraheer tekst uit elke PDF/afbeelding met OLMOCR. Aangedreven door OLM en verbeterd met AI, converteer gescande documenten in seconden naar bewerkbare, doorzoekbare tekst.
Gratis OCR-Service
Begin gratis met onze OCR-tool. Extraheer tekst van uw eerste 3 pagina's zonder kosten.
AI-Verbeterde Nauwkeurigheid
Onze OCR-technologie maakt gebruik van geavanceerde AI om de context van documenten te analyseren, waardoor zeer nauwkeurige tekstextractie wordt gegarandeerd, zelfs bij complexe lay-outs.
Ondersteuning voor Meerdere Formaten
Verwerk verschillende documenttypen, waaronder gescande papieren, foto's, screenshots en PDF's, met consistente resultaten van hoge kwaliteit.
OLMOCR Voorbeelden
Ontdek praktijkvoorbeelden van OLMOCR in actie. Bekijk hoe onze AI-gestuurde OCR-technologie verschillende soorten documenten transformeert - van handgeschreven notities tot complexe PDF's - in nauwkeurige, bewerkbare tekst.
Elk voorbeeld toont de mogelijkheid van OLMOCR om verschillende documenttypen te verwerken, waarbij zowel het originele document als de geëxtraheerde tekstuitvoer met hoge nauwkeurigheid worden getoond.
Origineel document
Geëxtraheerde Tekst
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.
Prijsstelling Plannen
Koop op aanvraag, geen abonnementskosten, levenslange geldigheid
J/hVSQ
Aanbevolen
J/hVSQ
J/hVSQ
J/hVSQ
Veelgestelde vragen
Gratis OLM OCR Online is een webgebaseerde tool die gebruikmaakt van Optical Character Recognition (OCR) technologie, aangedreven door OLM en verbeterd met AI, om afbeeldingen (zoals gescande documenten, foto's of screenshots) om te zetten in bewerkbare tekst. Het is volledig gratis te gebruiken.
Hoewel specifieke formaten niet worden vermeld, ondersteunen OCR-tools over het algemeen gangbare afbeeldingsformaten zoals JPG, JPEG, PNG, TIFF, GIF en BMP. Het is het beste om afbeeldingen van hoge kwaliteit te gebruiken voor optimale resultaten. U kunt de ondersteunde formaten expliciet op uw website vermelden.
De nauwkeurigheid is zeer hoog dankzij de combinatie van OLM OCR en AI-verbeteringen. De AI helpt fouten te corrigeren en de herkenning te verbeteren, vooral voor complexe lay-outs of beelden van mindere kwaliteit. Echter, zoals bij alle OCR, is perfecte nauwkeurigheid niet gegarandeerd, vooral bij handgeschreven tekst of afbeeldingen met een zeer lage resolutie.
U moet de limiet voor de bestandsgrootte op uw website specificeren. Een gebruikelijke praktijk is om een redelijke limiet te hanteren (bijvoorbeeld 10 MB, 20 MB) om een soepele verwerking te garanderen en misbruik te voorkomen. Als er geen limiet is, vermeld dat dan, maar wees voorbereid op mogelijke prestatieproblemen met zeer grote bestanden.
Ja, uw document wordt geüpload. Maar geen zorgen, alle verwerking gebeurt aan de serverzijde en het document wordt na verwerking verwijderd.
OLM OCR ondersteunt waarschijnlijk meerdere talen, hoewel het alleen geoptimaliseerd is voor Engelse documenten, maar u kunt andere talen proberen.
"Hoewel onze AI-aangedreven OCR soms handgeschreven tekst kan herkennen, zal de nauwkeurigheid lager zijn dan bij gedrukte tekst. De resultaten zullen variëren afhankelijk van de helderheid en stijl van het handschrift. We raden aan om heldere, goed verlichte afbeeldingen van gedrukte tekst te gebruiken voor de beste resultaten."
U kunt de geëxtraheerde tekst alleen in TXT-formaat downloaden.
"We bieden momenteel geen openbare API aan, maar we overwegen dit mogelijk in de toekomst."
"OLM OCR is een krachtige optische tekenherkenningstechnologie die de basis vormt van onze service. Het staat bekend om zijn nauwkeurigheid en snelheid bij het converteren van afbeeldingen naar tekst."
"De AI-verbetering helpt de nauwkeurigheid van het OCR-proces te verbeteren door fouten te identificeren en te corrigeren, complexe lay-outs te herkennen en variaties in lettertypestijlen en beeldkwaliteit te verwerken. Het leert van een enorme dataset van afbeeldingen en tekst om de best mogelijke resultaten te leveren."
"Als u nog andere vragen heeft of problemen ondervindt, neem dan contact met ons op via cc@freeolmocm.com."
Nieuwste artikelen
Ontdek onze nieuwste artikelen over OCR-technologie, tips en best practices voor het extraheren van tekst uit afbeeldingen.
Efficiënte PDF-tekstextractie met Vision Language Models —— Waarom olmOCR de game verandert
Ontdek hoe olmOCR PDF-verwerking transformeert met AI-gestuurde tekstextractie, kostenefficiëntie en open-source innovatie.
Stapsgewijze handleiding voor lokale implementatie van olmOCR: PDF-verwerking supereenvoudig maken!
Stapsgewijze handleiding voor lokale implementatie van olmOCR: PDF-verwerking supereenvoudig maken!