Do Current Video LLMs Have Strong OCR Abilities? A Preliminary Study

📄 arXiv: 2412.20613v1 📥 PDF

作者: Yulin Fei, Yuhui Gao, Xingyuan Xian, Xiaojin Zhang, Tao Wu, Wei Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-29

备注: Accepted by CoLing 2025 (The 31st International Conference on Computational Linguistics)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出FG-Bench基准，评估视频LLM的视频OCR能力，揭示现有模型的不足。

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

关键词: 视频OCR 视频大语言模型 多模态学习 评估基准 文本识别

📋 核心要点

  1. 现有的多模态大语言模型在视频OCR方面能力不足，难以准确提取和理解视频中的文本信息。
  2. 论文提出FG-Bench基准，包含多种具有挑战性的子任务，用于全面评估视频LLM的视频OCR能力。
  3. 该基准采用半自动化方法构建，结合图像LLM和人工标注，保证了数据质量和构建效率。

📝 摘要（中文）

随着多模态大语言模型的兴起，准确提取和理解视频内容中的文本信息（即视频OCR）已成为一项关键能力。本文介绍了一个新的基准测试，旨在评估多模态模型在视频中的视频OCR性能。该基准包含1028个视频和2961个问答对，通过6个不同的子任务提出了几个关键挑战：（1）文本内容本身及其基本视觉属性的识别；（2）视频中OCR对象的语义和空间理解；（3）动态运动检测和时间定位。我们采用半自动化的方法开发了这个基准，该方法集成了图像LLM的OCR能力和人工改进，从而平衡了效率、成本和数据质量。我们的资源旨在帮助推进视频LLM的研究，并强调需要提高视频LLM的OCR能力。该基准将在https://github.com/YuHuiGao/FG-Bench.git上发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频理解领域中，视频大语言模型（Video LLM）的OCR能力评估问题。现有方法缺乏专门针对视频场景的OCR评估基准，无法有效衡量模型在复杂视频环境下的文本识别、语义理解和时序定位能力。现有图像OCR基准无法直接迁移到视频领域，因为视频中的文本通常具有运动模糊、视角变化、遮挡等问题，对模型的鲁棒性提出了更高的要求。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量、具有挑战性的视频OCR基准，用于系统性地评估现有Video LLM的OCR能力。通过设计不同的子任务，考察模型在文本识别、空间理解、语义推理和时序定位等方面的表现，从而全面了解模型的优缺点。该基准的构建采用半自动化的方法，利用图像LLM的OCR能力进行初步标注，然后通过人工校正来保证数据质量。

技术框架：FG-Bench基准包含以下几个主要组成部分： 1. 视频数据集：包含1028个视频，涵盖各种场景和文本类型。 2. 问答对：每个视频都配有多个问答对，用于评估模型对视频中OCR文本的理解能力。 3. 子任务：基准包含6个不同的子任务，分别考察模型的文本识别、视觉属性理解、空间理解、语义理解、运动检测和时间定位能力。 4. 评估指标：使用准确率、召回率等指标来评估模型的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个专门针对视频OCR的评估基准，弥补了现有研究的空白。该基准的设计考虑了视频场景的特殊性，例如文本的运动模糊、视角变化等，从而能够更真实地反映模型的实际性能。此外，该基准还采用了半自动化的构建方法，提高了数据标注的效率和质量。

关键设计：FG-Bench基准的关键设计包括： 1. 子任务设计：6个子任务分别考察模型不同的OCR能力，例如文本识别、视觉属性理解、空间理解、语义理解、运动检测和时间定位。 2. 问答对设计：问答对的设计需要考虑到视频内容的复杂性，以及模型可能存在的偏差。 3. 半自动化标注流程：利用图像LLM进行初步标注，然后通过人工校正来保证数据质量。

📊 实验亮点

论文构建的FG-Bench基准包含1028个视频和2961个问答对，涵盖了6个不同的子任务，全面评估了现有视频LLM的OCR能力。实验结果表明，现有模型在视频OCR方面仍存在较大差距，尤其是在处理动态运动和时间定位等任务时表现不佳。该基准的发布将有助于推动视频LLM在OCR方面的研究。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频内容分析、智能监控、自动驾驶等领域。例如，在智能监控中，可以利用视频OCR技术自动识别视频中的车牌号码、交通标志等信息，提高监控效率。在自动驾驶中，可以利用视频OCR技术识别道路上的交通标志、指示牌等信息，辅助车辆进行决策。

📄 摘要（原文）

With the rise of multimodal large language models, accurately extracting and understanding textual information from video content, referred to as video based optical character recognition (Video OCR), has become a crucial capability. This paper introduces a novel benchmark designed to evaluate the video OCR performance of multi-modal models in videos. Comprising 1,028 videos and 2,961 question-answer pairs, this benchmark proposes several key challenges through 6 distinct subtasks: (1) Recognition of text content itself and its basic visual attributes, (2)Semantic and Spatial Comprehension of OCR objects in videos (3) Dynamic Motion detection and Temporal Localization. We developed this benchmark using a semi-automated approach that integrates the OCR ability of image LLMs with manual refinement, balancing efficiency, cost, and data quality. Our resource aims to help advance research in video LLMs and underscores the need for improving OCR ability for video LLMs. The benchmark will be released on https://github.com/YuHuiGao/FG-Bench.git.