PP-DocBee: Improving Multimodal Document Understanding Through a Bag of Tricks

📄 arXiv: 2503.04065v3 📥 PDF

作者: Feng Ni, Kui Huang, Yao Lu, Wenyu Lv, Guanzhong Wang, Zeyu Chen, Yi Liu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-03-06 (更新: 2025-06-26)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出PP-DocBee以解决文档图像理解问题

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

关键词: 多模态理解 文档图像解析 数据合成 动态比例采样 OCR后处理

📋 核心要点

  1. 现有文档图像理解方法在处理多样化文档内容时存在泛化能力不足的问题。
  2. PP-DocBee通过数据合成和多种训练技巧，提升了文档图像理解的准确性和效率。
  3. 实验结果显示，PP-DocBee在多个基准测试中表现优异，尤其在中文文档理解上超越了现有模型。

📝 摘要（中文）

随着数字化的快速发展，各种文档图像在生产和日常生活中的应用越来越广泛，因此对文档图像内容的快速准确解析需求日益迫切。本文提出了PP-DocBee，这是一种新颖的多模态大语言模型，旨在实现端到端的文档图像理解。我们首先开发了一种针对文档场景的数据合成策略，构建了多样化的数据集以提高模型的泛化能力。随后，应用了动态比例采样、数据预处理和OCR后处理等训练技术。广泛的评估结果表明，PP-DocBee在英语文档理解基准上达到了最先进的性能，甚至在中文文档理解上超越了现有的开源和商业模型。源代码和预训练模型已公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决文档图像理解中的内容解析速度和准确性问题。现有方法在处理多样化文档时，往往缺乏足够的泛化能力，导致性能不佳。

核心思路：PP-DocBee的核心思路是通过构建多样化的数据集和应用多种训练技术，提升模型在不同文档场景下的理解能力。这样的设计旨在增强模型的适应性和准确性。

技术框架：PP-DocBee的整体架构包括数据合成模块、动态比例采样、数据预处理和OCR后处理等多个阶段。每个模块都针对文档理解的不同需求进行了优化。

关键创新：PP-DocBee的主要创新在于其数据合成策略和动态比例采样方法，这些技术显著提升了模型在多模态文档理解中的表现，与现有方法相比具有更好的泛化能力。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数和网络结构，以适应文档图像的复杂性。同时，OCR后处理策略的引入进一步提高了文本识别的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PP-DocBee在英语文档理解基准上达到了最先进的性能，并在中文文档理解中超越了现有的开源和商业模型，显示出显著的性能提升，具体数据未提供。

🎯 应用场景

PP-DocBee在文档图像理解领域具有广泛的应用潜力，尤其适用于金融、法律和教育等行业的文档处理。其高效的解析能力可以显著提升文档自动化处理的效率，降低人工干预的需求，未来可能推动智能文档管理系统的发展。

📄 摘要（原文）

With the rapid advancement of digitalization, various document images are being applied more extensively in production and daily life, and there is an increasingly urgent need for fast and accurate parsing of the content in document images. Therefore, this report presents PP-DocBee, a novel multimodal large language model designed for end-to-end document image understanding. First, we develop a data synthesis strategy tailored to document scenarios in which we build a diverse dataset to improve the model generalization. Then, we apply a few training techniques, including dynamic proportional sampling, data preprocessing, and OCR postprocessing strategies. Extensive evaluations demonstrate the superior performance of PP-DocBee, achieving state-of-the-art results on English document understanding benchmarks and even outperforming existing open source and commercial models in Chinese document understanding. The source code and pre-trained models are publicly available at \href{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX}{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX}.