論文の概要: MMDocBench: Benchmarking Large Vision-Language Models for Fine-Grained Visual Document Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21311v1
• Date: Fri, 25 Oct 2024 16:00:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:42:13.353382
• Title: MMDocBench: Benchmarking Large Vision-Language Models for Fine-Grained Visual Document Understanding
• Title（参考訳）: MMDocBench: 細粒度ビジュアル文書理解のための大規模視覚言語モデルのベンチマーク
• Authors: Fengbin Zhu, Ziyang Liu, Xiang Yao Ng, Haohui Wu, Wenjie Wang, Fuli Feng, Chao Wang, Huanbo Luan, Tat Seng Chua,
• Abstract要約: LVLM(Large Vision-Language Models)は多くの視覚言語タスクにおいて顕著な性能を発揮している。 既存のベンチマークには、他のデータと混合された詳細な評価サンプルが限られているか、あるいは自然画像のオブジェクトレベルの評価に限られている。 自然画像の補足に多粒度および多モード情報を用いた文書画像を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.23502779435053
• License:
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) have achieved remarkable performance in many vision-language tasks, yet their capabilities in fine-grained visual understanding remain insufficiently evaluated. Existing benchmarks either contain limited fine-grained evaluation samples that are mixed with other data, or are confined to object-level assessments in natural images. To holistically assess LVLMs' fine-grained visual understanding capabilities, we propose using document images with multi-granularity and multi-modal information to supplement natural images. In this light, we construct MMDocBench, a benchmark with various OCR-free document understanding tasks for the evaluation of fine-grained visual perception and reasoning abilities. MMDocBench defines 15 main tasks with 4,338 QA pairs and 11,353 supporting regions, covering various document images such as research papers, receipts, financial reports, Wikipedia tables, charts, and infographics. Based on MMDocBench, we conduct extensive experiments using 13 open-source and 3 proprietary advanced LVLMs, assessing their strengths and weaknesses across different tasks and document image types. The benchmark, task instructions, and evaluation code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)は多くの視覚言語タスクにおいて顕著な性能を達成しているが、細粒度の視覚的理解能力は依然として不十分である。 既存のベンチマークには、他のデータと混合された、または自然画像のオブジェクトレベルの評価に制限された、きめ細かい評価サンプルが含まれている。 LVLMの細粒度視覚理解能力を評価するために,多粒度および多モード情報を用いた文書画像を用いて自然画像の補完を行う手法を提案する。 そこで本研究では,微粒な視覚知覚と推論能力を評価するために,様々なOCRのない文書理解タスクを備えたベンチマークMMDocBenchを構築した。 MMDocBenchは、研究論文、レシート、財務報告、ウィキペディアテーブル、チャート、インフォグラフィックなど、さまざまなドキュメントイメージをカバーする、4,338のQAペアと11,353のサポートするリージョンを持つ15のメインタスクを定義している。 MMDocBenchに基づいて13のオープンソースと3つのプロプライエタリなLVLMを用いて広範囲にわたる実験を行い、その強みと弱点をさまざまなタスクや文書イメージタイプで評価する。 ベンチマーク、タスク命令、評価コードは公開されます。

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