Gratis OLM OCR Online: Konverter PDF-er til redigerbar tekst
Ekstraher tekst fra alle PDF-er/bilder med OLMOCR. Drevet av OLM og forbedret med AI, konverterer du skannede dokumenter til redigerbar, søkbar tekst på sekunder.
Gratis OCR-tjeneste
Kom i gang gratis med vårt OCR-verktøy. Trekk ut tekst fra dine tre første sider uten kostnad.
AI-forbedret nøyaktighet
Vår OCR-teknologi bruker avansert AI for å analysere dokumentkontekst, noe som sikrer svært nøyaktig tekstekstrahering selv fra komplekse oppsett.
Støtte for flere formater
Behandle ulike dokumenttyper, inkludert skannede papirer, bilder, skjermbilder og PDF-er med konsekvente resultater av høy kvalitet.
OLMOCR-eksempler
Utforsk eksempler fra den virkelige verden av OLMOCR i aksjon. Se hvordan vår AI-drevne OCR-teknologi forvandler ulike typer dokumenter - fra håndskrevne notater til komplekse PDF-er - til nøyaktig, redigerbar tekst.
Hvert eksempel demonstrerer OLMOCRs evne til å håndtere forskjellige dokumenttyper, og viser både det originale dokumentet og den utpakkede tekstutdata med høy nøyaktighet.
Originaldokument
Ekstrahert 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.
Prisplaner
Kjøp etter behov, ingen abonnementsavgift, livslang gyldighet
J/hVSQ
Anbefalt
J/hVSQ
J/hVSQ
J/hVSQ
Ofte stilte spørsmål
Gratis OLM OCR Online er et nettbasert verktøy som bruker Optical Character Recognition (OCR)-teknologi, drevet av OLM og forbedret med AI, for å konvertere bilder (som skannede dokumenter, bilder eller skjermbilder) til redigerbar tekst. Det er helt gratis å bruke.
Selv om spesifikke formater ikke er listet, støtter OCR-verktøy generelt vanlige bildeformater som JPG, JPEG, PNG, TIFF, GIF og BMP. Det er best å bruke bilder av høy kvalitet for optimale resultater. Du bør kanskje eksplisitt liste opp de støttede formatene på nettstedet ditt.
Nøyaktigheten er svært høy takket være kombinasjonen av OLM OCR og AI-forbedringer. AI-en hjelper til med å korrigere feil og forbedre gjenkjenningen, spesielt for komplekse oppsett eller bilder av dårlig kvalitet. Men som med all OCR er perfekt nøyaktighet ikke garantert, spesielt med håndskrevet tekst eller bilder med svært lav oppløsning.
Du bør spesifisere grensen for filstørrelse på nettstedet ditt. En vanlig praksis er å ha en rimelig grense (f.eks. 10 MB, 20 MB) for å sikre jevn behandling og forhindre misbruk. Hvis det ikke er noen grense, oppgi det, men vær forberedt på potensielle ytelsesproblemer med svært store filer.
Ja, dokumentet ditt vil bli lastet opp. Men ikke bekymre deg, all behandling skjer på serversiden, og dokumentet slettes etter behandlingen.
OLM OCR støtter sannsynligvis flere språk, selv om det bare er optimalisert for engelske dokumenter, men du kan prøve andre språk.
Gjenkjenning av håndskrevet tekst er betydelig mer utfordrende enn trykt tekst. Et godt svar vil være: \"Selv om vårt AI-drevne OCR noen ganger kan gjenkjenne håndskrevet tekst, vil nøyaktigheten være lavere enn med trykt tekst. Resultatene vil variere avhengig av klarheten og stilen på håndskriften. Vi anbefaler å bruke klare, godt opplyste bilder av trykt tekst for best resultat.\"
Du kan bare laste ned den utvunnede teksten i TXT-format.
Hvis du planlegger å tilby et API for utviklere, nevner du det her. Hvis ikke, oppgi: \"Vi tilbyr for øyeblikket ikke et offentlig API, men vi kan vurdere det i fremtiden.\"
Gi en kort forklaring av OLM OCR. For eksempel: \"OLM OCR er en kraftig teknologi for optisk tegngjenkjenning som danner grunnlaget for tjenesten vår. Den er kjent for sin nøyaktighet og hastighet i å konvertere bilder til tekst.\"
Forklar rollen til AI. For eksempel: \"AI-forbedringen bidrar til å forbedre nøyaktigheten av OCR-prosessen ved å identifisere og korrigere feil, gjenkjenne komplekse oppsett og håndtere variasjoner i skriftstiler og bildekvalitet. Den lærer fra et enormt datasett med bilder og tekst for å gi best mulige resultater.\"
Oppgi kontaktinformasjon. For eksempel: \"Hvis du har andre spørsmål eller støter på problemer, kan du kontakte oss på cc@freeolmocm.com.\"
Siste artikler
Utforsk våre nyeste artikler om OCR-teknologi, tips og beste praksis for tekstutvinning fra bilder.
Effektiv PDF-tekstutvinning med Vision Language Models —— Hvorfor olmOCR endrer spillet
Oppdag hvordan olmOCR forvandler PDF-behandling med AI-drevet tekstutvinning, kostnadseffektivitet og åpen kildekode-innovasjon.
Trinn-for-trinn veiledning for lokal distribusjon av olmOCR: Gjør PDF-behandling superenkelt!
Trinn-for-trinn veiledning for lokal distribusjon av olmOCR: Gjør PDF-behandling superenkelt!