LED Benchmark: Diagnosing Structural Layout Errors for Document Layout Analysis

📄 arXiv: 2507.23295v1 📥 PDF

作者: Inbum Heo, Taewook Hwang, Jeesu Jung, Sangkeun Jung

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-31

💡 一句话要点

提出LED基准，用于诊断文档布局分析中的结构布局错误

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

关键词: 文档布局分析 结构性错误 评估基准 合成数据集 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有文档布局分析方法在处理结构性错误（如区域合并、分割、内容缺失）方面存在不足，传统评估指标（IoU、mAP）难以有效检测这些错误。
  2. 提出LED基准，通过定义八种标准化错误类型和三个互补任务（错误存在检测、错误类型分类、元素级错误类型分类）来评估文档布局预测的结构鲁棒性。
  3. 构建LED-Dataset，通过注入基于DLA模型经验分布的真实结构性错误来生成合成数据集，实验表明LED能有效区分不同LMM的结构理解能力。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型和多模态模型在文档布局分析方面取得了显著进展，显著提升了布局检测的性能。然而，在解决诸如区域合并、分割和内容缺失等关键结构性错误方面仍然面临挑战。传统的评估指标，如IoU和mAP，主要关注空间重叠，不足以检测这些错误。为了解决这一局限性，我们提出了布局错误检测（LED），这是一个新颖的基准，旨在评估文档布局预测的结构鲁棒性。LED定义了八种标准化的错误类型，并制定了三个互补的任务：错误存在检测、错误类型分类和元素级错误类型分类。此外，我们构建了LED-Dataset，这是一个合成数据集，通过基于DLA模型的经验分布注入真实的结构性错误而生成。对一系列LMM的实验结果表明，LED有效地区分了结构理解能力，揭示了通过传统指标无法看到的模态偏差和性能权衡。

🔬 方法详解

问题定义：现有文档布局分析模型在处理文档结构性错误时表现不佳，例如区域合并、分割以及内容缺失等问题。传统的评估指标，如IoU和mAP，主要关注预测框与真实框之间的空间重叠程度，无法有效捕捉这些结构性的错误，导致模型在实际应用中可能出现严重的布局问题。因此，需要一种新的评估方法来衡量模型对文档结构的理解能力和鲁棒性。

核心思路：LED基准的核心思路是通过定义一系列标准化的结构性错误类型，并设计相应的评估任务，来更全面地评估文档布局分析模型的性能。通过合成包含这些错误的数据集，可以系统地测试模型在不同错误类型下的表现，从而更好地了解模型的优势和不足。这种方法不仅关注空间重叠，更关注布局的结构完整性和准确性。

技术框架：LED基准包含以下几个主要组成部分：1) 错误类型定义：定义了八种标准化的结构性错误类型，例如区域合并、分割、内容缺失等。2) 评估任务：设计了三个互补的评估任务，包括错误存在检测（判断是否存在错误）、错误类型分类（识别错误的具体类型）和元素级错误类型分类（对每个元素进行错误类型分类）。3) LED-Dataset：构建了一个合成数据集，通过基于DLA模型的经验分布注入真实的结构性错误来生成。

关键创新：LED基准的关键创新在于其对结构性错误的关注和系统性的评估方法。与传统的评估指标相比，LED能够更全面地评估文档布局分析模型的性能，并揭示模型在处理不同类型错误时的表现。此外，LED-Dataset的构建方法也具有创新性，通过基于DLA模型的经验分布注入错误，使得合成数据更具真实性和挑战性。

关键设计：LED-Dataset的生成过程至关重要。首先，分析现有DLA模型的预测结果，统计各种结构性错误的发生频率。然后，基于这些经验分布，将不同类型的错误注入到原始文档布局中，生成带有错误标注的合成数据。错误注入的强度和位置也需要 carefully 设计，以保证数据集的真实性和多样性。评估任务的设计也需要考虑不同错误类型的特点，例如，对于内容缺失错误，需要评估模型是否能够检测到缺失的内容，并进行相应的补全。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LED基准能够有效区分不同LMM的结构理解能力，揭示了传统指标无法看到的模态偏差和性能权衡。例如，某些模型在处理特定类型的结构性错误时表现较差，而另一些模型则在不同模态之间存在偏差。这些发现有助于研究人员更好地了解模型的优势和不足，并针对性地进行改进。

🎯 应用场景

LED基准可应用于提升文档智能处理系统的鲁棒性和准确性，例如自动化文档校对、信息抽取、版面重建等。通过使用LED进行评估和优化，可以有效减少文档处理流程中的结构性错误，提高用户体验和工作效率。未来，该基准可扩展到更多类型的文档和更复杂的布局结构。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Document Layout Analysis through Large Language Models and Multimodal Models have significantly improved layout detection. However, despite these improvements, challenges remain in addressing critical structural errors, such as region merging, splitting, and missing content. Conventional evaluation metrics like IoU and mAP, which focus primarily on spatial overlap, are insufficient for detecting these errors. To address this limitation, we propose Layout Error Detection (LED), a novel benchmark designed to evaluate the structural robustness of document layout predictions. LED defines eight standardized error types, and formulates three complementary tasks: error existence detection, error type classification, and element-wise error type classification. Furthermore, we construct LED-Dataset, a synthetic dataset generated by injecting realistic structural errors based on empirical distributions from DLA models. Experimental results across a range of LMMs reveal that LED effectively differentiates structural understanding capabilities, exposing modality biases and performance trade-offs not visible through traditional metrics.