Enhancing Table Recognition with Vision LLMs: A Benchmark and Neighbor-Guided Toolchain Reasoner

📄 arXiv: 2412.20662v3 📥 PDF

作者: Yitong Zhou, Mingyue Cheng, Qingyang Mao, Feiyang Xu, Xin Li

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-12-30 (更新: 2025-05-30)

💡 一句话要点

提出基于视觉大语言模型的表格识别基准和邻域引导工具链推理器NGTR

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

关键词: 表格识别 视觉大语言模型 工具链推理 邻域引导 低质量图像

📋 核心要点

  1. 现有方法难以利用视觉大语言模型有效识别非结构化表格，尤其是在低质量图像输入的情况下。
  2. 论文提出邻域引导工具链推理器(NGTR)，通过集成轻量级视觉工具和邻域知识迁移来提升识别能力。
  3. 实验表明，NGTR显著提升了VLLM在表格识别任务上的性能，为表格识别提供新思路。

📝 摘要（中文）

本文针对视觉大语言模型(VLLM)在非结构化表格结构和内容识别方面的不足，提出了一个基于分层设计理念的基准，用于评估VLLM在无训练场景下的识别能力。通过深入评估发现，低质量的图像输入是识别过程中的一个主要瓶颈。受此启发，本文提出了邻域引导工具链推理器(NGTR)框架，该框架的特点是集成了多种轻量级视觉操作工具，旨在缓解低质量图像的问题。具体来说，该框架将来自相似邻域的工具选择经验迁移到输入，并设计了一个反射模块来监督工具调用过程。在公共数据集上的大量实验表明，该方法显著提高了原始VLLM的识别能力。该基准和框架为表格识别提供了一种替代解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决使用视觉大语言模型（VLLM）识别非结构化表格结构和内容的问题。现有方法在处理低质量图像输入时表现不佳，导致识别精度下降。这主要是因为VLLM对图像质量敏感，而实际应用中表格图像质量往往难以保证。

核心思路：论文的核心思路是利用轻量级视觉工具来预处理低质量的表格图像，从而提高VLLM的识别性能。此外，通过引入邻域引导机制，将相似表格的工具选择经验迁移到当前表格，从而更有效地选择合适的工具。这种方法旨在弥补VLLM在处理低质量图像方面的不足，并提高其在表格识别任务中的鲁棒性。

技术框架：NGTR框架主要包含以下几个模块：1) 图像输入模块：接收待识别的表格图像。2) 邻域检索模块：根据输入图像的特征，在数据库中检索相似的表格图像及其对应的工具选择经验。3) 工具选择模块：根据邻域检索结果，选择合适的视觉工具序列。4) 工具执行模块：依次执行选择的视觉工具，对输入图像进行预处理。5) VLLM推理模块：将预处理后的图像输入VLLM，进行表格结构和内容识别。6) 反射模块：监督工具调用过程，确保工具选择和执行的有效性。

关键创新：NGTR的关键创新在于：1) 提出了邻域引导的工具链推理机制，能够有效地利用相似表格的经验来指导工具选择。2) 集成了多种轻量级视觉工具，能够灵活地处理不同类型的低质量图像问题。3) 设计了反射模块，能够监督工具调用过程，提高工具使用的效率和准确性。与现有方法相比，NGTR能够更好地适应低质量图像输入，并提高VLLM在表格识别任务中的性能。

关键设计：在邻域检索模块中，使用了图像特征提取器（例如ResNet）来提取表格图像的特征，并使用余弦相似度来衡量图像之间的相似性。在工具选择模块中，使用了强化学习算法来学习工具选择策略，并使用反射模块提供的反馈信号来优化策略。反射模块通过比较VLLM在工具执行前后的识别结果，来评估工具的有效性，并生成反馈信号。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，NGTR框架显著提高了VLLM在表格识别任务上的性能。在公共数据集上，NGTR相比于原始VLLM，在表格结构识别和内容识别方面均取得了显著的提升。具体性能数据在论文中给出，证明了NGTR框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于文档数字化、信息抽取、自动化报表处理等领域。例如，可以用于自动识别和提取扫描文档中的表格数据，减少人工录入的工作量。此外，该方法还可以应用于金融、医疗等领域，提高数据处理的效率和准确性，具有广泛的应用前景和实际价值。

📄 摘要（原文）

Pre-trained foundation models have recently made significant progress in table-related tasks such as table understanding and reasoning. However, recognizing the structure and content of unstructured tables using Vision Large Language Models (VLLMs) remains under-explored. To bridge this gap, we propose a benchmark based on a hierarchical design philosophy to evaluate the recognition capabilities of VLLMs in training-free scenarios. Through in-depth evaluations, we find that low-quality image input is a significant bottleneck in the recognition process. Drawing inspiration from this, we propose the Neighbor-Guided Toolchain Reasoner (NGTR) framework, which is characterized by integrating diverse lightweight tools for visual operations aimed at mitigating issues with low-quality images. Specifically, we transfer a tool selection experience from a similar neighbor to the input and design a reflection module to supervise the tool invocation process. Extensive experiments on public datasets demonstrate that our approach significantly enhances the recognition capabilities of the vanilla VLLMs. We believe that the benchmark and framework could provide an alternative solution to table recognition.