Exploring OCR Capabilities of GPT-4V(ision) : A Quantitative and In-depth Evaluation

📄 arXiv: 2310.16809v2 📥 PDF

作者: Yongxin Shi, Dezhi Peng, Wenhui Liao, Zening Lin, Xinhong Chen, Chongyu Liu, Yuyi Zhang, Lianwen Jin

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-25 (更新: 2023-10-29)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

评估GPT-4V(ision)的OCR能力以解决多语言识别问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 光学字符识别 多模态模型 GPT-4V 文本识别 信息提取 手写识别 表格结构识别

📋 核心要点

  1. 现有OCR方法在多语言和复杂任务中表现不佳，尤其是非拉丁语言和数学表达式的识别。
  2. 论文通过全面评估GPT-4V(ision)在多种OCR任务中的表现，探讨其优势与局限性。
  3. 实验结果表明，尽管GPT-4V在拉丁文字识别上表现良好，但在复杂任务上仍需改进，未超越现有OCR模型。

📝 摘要（中文）

本文对新发布的GPT-4V(ision)这一大型多模态模型的光学字符识别（OCR）能力进行了全面评估。我们评估了模型在多种OCR任务中的表现，包括场景文本识别、手写文本识别、手写数学表达式识别、表格结构识别以及从视觉丰富文档中提取信息。评估结果显示，GPT-4V在识别和理解拉丁文字内容方面表现良好，但在多语言场景和复杂任务中存在困难，尤其是在处理非拉丁语言和复杂任务时。基于这些观察，我们确认了专门OCR模型的必要性和持续研究价值。总体而言，尽管GPT-4V在处理多样化OCR任务方面具有灵活性，但其表现并未超越现有的最先进OCR模型。如何充分利用预训练的通用多模态模型如GPT-4V进行OCR下游任务仍然是一个未解的问题。该研究为未来OCR与多模态模型的研究提供了重要参考。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在评估GPT-4V(ision)在光学字符识别（OCR）任务中的表现，尤其是在多语言和复杂任务中的局限性。现有OCR模型在处理非拉丁语言和复杂结构时存在显著不足。

核心思路：通过对GPT-4V在多种OCR任务中的性能进行定量和深入评估，论文探讨了如何利用大型多模态模型在OCR领域的潜力与局限。

技术框架：评估流程包括多个阶段：首先进行模型的预处理，然后在不同OCR任务上进行测试，最后分析结果并与现有OCR模型进行对比。

关键创新：论文的创新之处在于系统性地评估了GPT-4V在多种OCR任务中的表现，尤其是对复杂任务的分析，揭示了其在多语言处理上的不足。

关键设计：在实验中，设置了多种参数以适应不同的OCR任务，包括损失函数的选择和网络结构的调整，以确保评估的全面性和准确性。实验结果通过与现有最先进模型的对比，验证了GPT-4V的局限性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GPT-4V在拉丁文字内容的识别上表现良好，但在多语言和复杂任务（如手写数学表达式和表格结构识别）中存在显著局限。与现有OCR模型相比，GPT-4V的整体性能未能超越，强调了专门OCR模型的必要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括文档数字化、自动化信息提取和多语言文本处理等。通过深入理解GPT-4V的OCR能力，未来可以为特定领域开发更为专业的OCR解决方案，提升信息处理的效率和准确性。

📄 摘要（原文）

This paper presents a comprehensive evaluation of the Optical Character Recognition (OCR) capabilities of the recently released GPT-4V(ision), a Large Multimodal Model (LMM). We assess the model's performance across a range of OCR tasks, including scene text recognition, handwritten text recognition, handwritten mathematical expression recognition, table structure recognition, and information extraction from visually-rich document. The evaluation reveals that GPT-4V performs well in recognizing and understanding Latin contents, but struggles with multilingual scenarios and complex tasks. Specifically, it showed limitations when dealing with non-Latin languages and complex tasks such as handwriting mathematical expression recognition, table structure recognition, and end-to-end semantic entity recognition and pair extraction from document image. Based on these observations, we affirm the necessity and continued research value of specialized OCR models. In general, despite its versatility in handling diverse OCR tasks, GPT-4V does not outperform existing state-of-the-art OCR models. How to fully utilize pre-trained general-purpose LMMs such as GPT-4V for OCR downstream tasks remains an open problem. The study offers a critical reference for future research in OCR with LMMs. Evaluation pipeline and results are available at https://github.com/SCUT-DLVCLab/GPT-4V_OCR.