关键信息提取(Key Information Extraction,KIE)是Document VQA中的一个重要任务,主要从图像中提取所需要的关键信息,如从身份证中提取出姓名和公民身份号码信息,这类信息的种类往往在特定任务下是固定的,但是在不同任务间是不同的。 KIE通常分为两个子任务进行研究 SER: 语义实体识别 (Semantic Entity Recognition), ...
我们把这个问题称为OCR-VQA。为了便于系统地研究这个新问题,我们引入了一个大型数据集,即OCRVQA-200K。这个数据集包括207,572张图书封面的图像,并包含超过100万个关于这些图像的问题-答案对。我们明智地结合了OCR和VQA领域的成熟技术,为OCR-VQA-200K提供了一个新的基线。实验结果和严格的分析表明,这个数据集存在...
VQA(Visual Question Answering)是指计算机需要根据图片和问题,给出答案。OCR/Text VQA和它相似,但是图像中会有很多文本,问题和答案都是和图中的文本相关。比如说,问下面这张图中,书的标题或者作者是什么,计算机需要提取并理解图中的文本信息,给出答案。 创新点 公布了一个207572张书籍封面图片的数据集 结合OCR和...
近年来，VQA研究取得重大进展。引入图像分类改进与大规模VQA基准，如VQA与VQA v2.0，推动了VQA研究。然而，这些传统数据集与方法主要集中在场景与目标识别，忽视图像中的文本信息。本文的数据集将填补这一空白。四、数据集 现有VQA数据集不支持通过阅读文本来完成VQA。为填补此空白，我们构建了OCR-VQA-20...
training:如果候选集的结果与gt相同则为1,不同则为0,构建训练数据。二分类预测一个相关分数,最小化交叉熵损失进行训练。 五、Experiment 六、结论 将OCR融入TextVQA的前向处理流程,构建了一个鲁棒且准确的TextVQA模型 参考博客 [1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/250951251 ...
例如,Monkey 等视觉语言模型(VLM)擅长文字检测、识别和视觉问答(VQA)等文本模态生成任务,却无法胜任文字图像的生成、抹除和编辑等图像模态生成任务。反之,以 AnyText 为代表的基于扩散模型的图像生成模型则专注于图像创建。因此,OCR 领域亟需一个能够统一多模态生成的大模型。
最后综合的看带 文本的图片 再进行VQA（视觉问答），直接看最终vqa效果 直接问多模态大模型 图片里面的...
例如,Monkey等视觉语言模型(VLM)擅长文字检测、识别和视觉问答(VQA)等文本模态生成任务,却无法胜任文字图像的生成、抹除和编辑等图像模态生成任务。反之,以 AnyText 为代表的基于扩散模型的图像生成模型则专注于图像创建。因此,OCR领域亟需一个能够统一多模态生成的大模型。
LoRRA通过OCR注意分支扩展了现有的VQA模型Pythia。答案可以从固定词汇表中预测,也可以从检测到的OCR标记中复制;M4C传送门将LoRRA中的复制机制替换为动态指针网络,并利用 transformer 组合多模态信息,但它只是将每个模态的所有实体(问题、OCR token和视觉对象)投影到一个联合嵌入空间中,并不加区别地处理它们;SA-M4C进一...
例如,Monkey等视觉语言模型(VLM)擅长文字检测、识别和视觉问答(VQA)等文本模态生成任务,却无法胜任文字图像的生成、抹除和编辑等图像模态生成任务。反之,以 AnyText 为代表的基于扩散模型的图像生成模型则专注于图像创建。因此,OCR领域亟需一个能够统一多模态生成的大模型。