什么是OCRBench

OCRBench 是一个专门用于评估大型多模态模型（LLMs）光学字符识别（OCR）能力的综合基准测试工具。其主要目的是通过多种任务和数据集，全面评估模型在文本识别、场景文本中心的视觉问答（VQA）、文档导向的视觉问答、关键信息提取（KIE）以及手写数学公式识别（HMER）等任务上的表现。

1. OCRBench 的组成

OCRBench 包含五个主要部分：

1. 文本识别（Text Recognition） ：评估模型对文本图像的识别能力。
2. 场景文本中心的视觉问答（Scene Text-Centric VQA） ：测试模型在场景文本相关问题上的问答能力。
3. 文档导向的视觉问答（Document-Oriented VQA） ：评估模型在文档场景中的问答能力。
4. 关键信息提取（Key Information Extraction, KIE） ：测试模型从文档中提取关键信息的能力。
5. 手写数学公式识别（Handwritten Mathematical Expression Recognition, HMER） ：评估模型对手写数学公式的识别能力。

这些任务涵盖了从简单文本到复杂手写内容的多种场景，能够全面反映模型在处理多模态数据时的强项和弱点。

2. 数据集与任务

OCRBench 包含来自 29 个数据集的数据，是目前最全面的 OCR 基准测试之一。这些数据集包括：

• STVQA、TextVQA 和 OCRVQA 等场景文本中心的 VQA 数据集。
• DocVQA、InfoVQA 和 ChartQA 等文档导向的 VQA 数据集。
• FUNSD、SROIE 和 POIE 等关键信息提取数据集。
• HMER 数据集则专注于手写数学公式的识别。

OCRBench 还包含 1000 个问答对，所有问答对均经过人工验证以确保准确性。此外，为了提高测试的公平性，OCRBench 的问答对格式被限制为“使用图像中的文本直接回答问题”，以避免模型通过其他方式绕过任务。

3. 评估目的

OCRBench 的设计旨在揭示大型多模态模型在处理 OCR 任务时的优势和不足。例如：

• 在多语言文本、手写文本、非语义文本和数学表达式识别方面，模型的表现如何。
• 模型在处理高分辨率图像和语义上下文时的能力如何。
• 模型在特定任务（如手写数学公式识别）上的表现是否优于其他任务。

通过这些评估，研究者可以更好地理解模型的局限性，并为未来的研究提供方向。

4. 应用场景

OCRBench 不仅适用于学术研究，还具有实际应用价值。例如：

• 在智能文档处理领域，OCR 技术是关键环节之一。OCRBench 可以帮助开发者优化模型，提升文档识别的准确性和效率。
• 在电商领域，OCR 技术被广泛应用于商品信息提取、订单处理等场景。EcommerceOCRBench 是 OCRBench 的一个扩展版本，专注于电商场景下的 OCR 应用。

5. 研究意义

OCRBench 的引入为多模态大模型的研究提供了标准化的评估工具。它不仅推动了 OCR 技术的发展，还促进了模型在实际应用中的改进和优化。

OCRBench 是一个全面且权威的 OCR 基准测试工具，通过多任务和多数据集的综合评估，揭示了大型多模态模型在 OCR 领域的潜力和挑战。这一工具为研究者和开发者提供了宝贵的参考，有助于推动 OCR 技术的进步和应用