論文の概要: CC-OCR: A Comprehensive and Challenging OCR Benchmark for Evaluating Large Multimodal Models in Literacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02210v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 07:03:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:44:34.680479
• Title: CC-OCR: A Comprehensive and Challenging OCR Benchmark for Evaluating Large Multimodal Models in Literacy
• Title（参考訳）: CC-OCR:リテラシーにおける大規模マルチモーダルモデル評価のための総合的かつ混在するOCRベンチマーク
• Authors: Zhibo Yang, Jun Tang, Zhaohai Li, Pengfei Wang, Jianqiang Wan, Humen Zhong, Xuejing Liu, Mingkun Yang, Peng Wang, Yuliang Liu, LianWen Jin, Xiang Bai, Shuai Bai, Junyang Lin,
• Abstract要約: CC-OCRは、マルチシーンテキスト読取、多言語テキスト読取、文書解析、キー情報抽出の4つのOCR中心のトラックで構成されている。 CC-OCRは、OCR中心のタスクにおけるLMMの能力を総合的に評価し、LMMの進歩を促進することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.10767662631851
• License:
• Abstract: Large Multimodal Models (LMMs) have demonstrated impressive performance on recognizing document images with natural language instructions. However, it remains unclear to what extent capabilities in literacy with rich structure and fine-grained visual challenges. The current landscape lacks a comprehensive benchmark to effectively measure the literate capabilities of LMMs. Existing benchmarks are often limited by narrow scenarios and specified tasks. To this end, we introduce CC-OCR, a comprehensive benchmark that possess a diverse range of scenarios, tasks, and challenges. CC-OCR comprises four OCR-centric tracks: multi-scene text reading, multilingual text reading, document parsing, and key information extraction. It includes 39 subsets with 7,058 full annotated images, of which 41% are sourced from real applications, being released for the first time. Furthermore, we evaluate nine prominent LMMs and reveal both the strengths and weaknesses of these models, particularly in text grounding, multi-orientation, and hallucination of repetition. CC-OCR aims to comprehensively evaluate the capabilities of LMMs on OCR-centered tasks, driving advancement in LMMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル (LMM) は, 自然言語による文書画像認識において, 顕著な性能を示した。 しかし、リッチな構造ときめ細かい視覚的課題を持つリテラシーの能力の程度は、まだ不明である。 現在のランドスケープには、LMMの文字化能力を効果的に測定する包括的なベンチマークが欠けている。 既存のベンチマークは狭いシナリオや特定のタスクによって制限されることが多い。 この目的のために,多様なシナリオ,タスク,課題を有する包括的なベンチマークであるCC-OCRを紹介した。 CC-OCRは、マルチシーンテキスト読取、多言語テキスト読取、文書解析、キー情報抽出の4つのOCR中心のトラックで構成されている。 39のサブセットと7,058のフルアノテートされたイメージが含まれており、そのうち41%が実際のアプリケーションからソースされ、初めてリリースされた。 さらに,9つの顕著なLMMを評価し,これらのモデルの長所と短所を明らかにする。 CC-OCRは、OCR中心のタスクにおけるLMMの能力を総合的に評価し、LMMの進歩を促進することを目的としている。

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