Gratis OLM OCR Online: Konvertera PDF-filer till redigerbar text
Extrahera text från valfri PDF/bild med OLMOCR. Drivs av OLM och förbättras med AI, konvertera skannade dokument till redigerbar, sökbar text på några sekunder.
Gratis OCR-tjänst
Kom igång gratis med vårt OCR-verktyg. Extrahera text från dina första 3 sidor utan kostnad.
AI-förbättrad noggrannhet
Vår OCR-teknik använder avancerad AI för att analysera dokumentkontext, vilket säkerställer mycket exakt textextrahering även från komplexa layouter.
Stöd för flera format
Bearbeta olika dokumenttyper inklusive skannade papper, foton, skärmdumpar och PDF-filer med konsekvent högkvalitativa resultat.
OLMOCR-exempel
Utforska verkliga exempel på OLMOCR i aktion. Se hur vår AI-drivna OCR-teknik omvandlar olika typer av dokument – från handskrivna anteckningar till komplexa PDF-filer – till korrekt, redigerbar text.
Varje exempel visar OLMOCR:s förmåga att hantera olika dokumenttyper, och visar både originaldokumentet och den extraherade textutmatningen med hög noggrannhet.
Originaldokument
Extraherad 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.
Prissättningsplaner
Köp vid efterfrågan, ingen prenumerationavgift, livstidsgiltighet
J/hVSQ
Rekommenderad
J/hVSQ
J/hVSQ
J/hVSQ
Vanliga frågor
Gratis OLM OCR Online är ett webbaserat verktyg som använder optisk teckenigenkänning (OCR) -teknik, som drivs av OLM och förbättras med AI, för att konvertera bilder (som skannade dokument, foton eller skärmdumpar) till redigerbar text. Det är helt gratis att använda.
Även om specifika format inte anges, stöder OCR-verktyg i allmänhet vanliga bildformat som JPG, JPEG, PNG, TIFF, GIF och BMP. Det är bäst att använda bilder av hög kvalitet för optimala resultat. Du kanske vill uttryckligen lista de format som stöds på din webbplats.
Noggrannheten är mycket hög tack vare kombinationen av OLM OCR och AI-förbättringar. AI:n hjälper till att korrigera fel och förbättra igenkänningen, särskilt för komplexa layouter eller bilder av sämre kvalitet. Men som med all OCR är perfekt noggrannhet inte garanterad, särskilt med handskriven text eller bilder med mycket låg upplösning.
Du bör ange gränsen för filstorleken på din webbplats. En vanlig praxis är att ha en rimlig gräns (t.ex. 10 MB, 20 MB) för att säkerställa smidig bearbetning och förhindra missbruk. Om det inte finns någon gräns, ange det, men var beredd på potentiella prestandaproblem med mycket stora filer.
Ja, ditt dokument kommer att laddas upp. Men oroa dig inte, all bearbetning sker på serversidan och dokumentet raderas efter bearbetning.
OLM OCR stöder troligen flera språk, men är endast optimerat för engelska dokument, men du kan prova andra språk.
Handskriven textigenkänning är betydligt mer utmanande än tryckt text. Även om vår AI-drivna OCR ibland kan känna igen handskriven text, kommer noggrannheten att vara lägre än med tryckt text. Resultaten varierar beroende på handstilens tydlighet och stil. Vi rekommenderar att du använder tydliga, väl upplysta bilder av tryckt text för bästa resultat.
Du kan bara ladda ner den extraherade texten i TXT-format.
Vi erbjuder för närvarande inte ett offentligt API, men vi kan överväga det i framtiden.
OLM OCR är en kraftfull optisk teckenigenkänningsteknik som utgör grunden för vår tjänst. Den är känd för sin noggrannhet och hastighet vid konvertering av bilder till text.
AI-förbättringen hjälper till att förbättra noggrannheten i OCR-processen genom att identifiera och korrigera fel, känna igen komplexa layouter och hantera variationer i teckensnittsstilar och bildkvalitet. Den lär sig från en stor datamängd med bilder och text för att ge bästa möjliga resultat.
Om du har några andra frågor eller stöter på några problem, vänligen kontakta oss på cc@freeolmocm.com.
Senaste artiklarna
Utforska våra senaste artiklar om OCR-teknik, tips och bästa praxis för textutvinning från bilder.
Effektiv PDF-textutvinning med Vision Language Models —— Varför olmOCR förändrar spelet
Upptäck hur olmOCR transformerar PDF-bearbetning med AI-driven textutvinning, kostnadseffektivitet och open-source innovation.
Steg-för-steg guide till lokal distribution av olmOCR: Gör PDF-bearbetning superenkel!
Steg-för-steg guide till lokal distribution av olmOCR: Gör PDF-bearbetning superenkel!