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OCRBench

概述

OCRBench 是一个综合评估基准，旨在评估大语言多模态模型的 OCR（光学字符识别）能力。它涵盖五个关键 OCR 相关任务，包含 1,000 个经过人工验证的问题-答案对。

任务描述

• 任务类型：OCR 与文档理解
• 输入：包含 OCR 相关问题的图像
• 输出：文本识别或提取结果
• 组成部分：文本识别、视觉问答（VQA）、文档导向的 VQA、关键信息提取、数学表达式识别

主要特点

• 覆盖 10 个类别的 1,000 个问答对
• 答案经过人工验证和修正
• 类别包括：常规/不规则/艺术字体/手写文本识别
• 以场景文本为中心的 VQA 和面向文档的 VQA
• 关键信息提取
• 手写数学表达式识别（HME100k）

评估说明

• 默认配置使用 0-shot 评估
• 使用简单准确率指标（基于包含匹配）
• 结果按问题类型/类别细分
• HME100k 使用不同的匹配规则（忽略空格）
• 全面测试多模态模型中的 OCR 能力

属性

属性	值
基准测试名称	ocr_bench
数据集 ID	evalscope/OCRBench
论文	N/A
标签	Knowledge, MultiModal, QA
指标	acc
默认示例数	0-shot
评估划分	test

数据统计

指标	值
总样本数	1,000
提示词长度（平均）	55.78 字符
提示词长度（最小/最大）	14 / 149 字符

各子集统计信息：

子集	样本数	提示词平均长度	提示词最小长度	提示词最大长度
Regular Text Recognition	50	29	29	29
Irregular Text Recognition	50	29	29	29
Artistic Text Recognition	50	29	29	29
Handwriting Recognition	50	29	29	29
Digit String Recognition	50	32	32	32
Non-Semantic Text Recognition	50	29	29	29
Scene Text-centric VQA	200	34.6	14	101
Doc-oriented VQA	200	59	21	136
Key Information Extraction	200	101.58	86	149
Handwritten Mathematical Expression Recognition	100	79	79	79

图像统计信息：

指标	值
图像总数	1,000
每样本图像数	最小: 1, 最大: 1, 平均: 1
分辨率范围	25x16 - 4961x7016
格式	jpeg

样例示例

子集: Regular Text Recognition

{
  "input": [
    {
      "id": "ff23a835",
      "content": [
        {
          "text": "what is written in the image?"
        },
        {
          "image": "[BASE64_IMAGE: jpeg, ~1.2KB]"
        }
      ]
    }
  ],
  "target": "[\"CENTRE\"]",
  "id": 0,
  "group_id": 0,
  "subset_key": "Regular Text Recognition",
  "metadata": {
    "dataset": "IIIT5K",
    "question_type": "Regular Text Recognition"
  }
}

提示模板

提示模板：

{question}

使用方法

使用 CLI

evalscope eval \
    --model YOUR_MODEL \
    --api-url OPENAI_API_COMPAT_URL \
    --api-key EMPTY_TOKEN \
    --datasets ocr_bench \
    --limit 10  # 正式评估时请删除此行

使用 Python

from evalscope import run_task
from evalscope.config import TaskConfig

task_cfg = TaskConfig(
    model='YOUR_MODEL',
    api_url='OPENAI_API_COMPAT_URL',
    api_key='EMPTY_TOKEN',
    datasets=['ocr_bench'],
    dataset_args={
        'ocr_bench': {
            # subset_list: ['Regular Text Recognition', 'Irregular Text Recognition', 'Artistic Text Recognition']  # 可选，用于评估特定子集
        }
    },
    limit=10,  # 正式评估时请删除此行
)

run_task(task_cfg=task_cfg)