首页
/ VLMEvalKit项目DocVQA测试集评估问题解析

VLMEvalKit项目DocVQA测试集评估问题解析

2025-07-03 03:46:57作者:何将鹤

问题背景

在使用VLMEvalKit项目进行文档视觉问答(DocVQA)评估时,用户遇到了一个典型的评估流程中断问题。该问题出现在尝试对DocVQA_TEST测试集进行评估时,系统在完成推理后无法正常执行评估步骤。

问题现象

当用户运行评估命令后,系统能够正常完成5168个样本的推理过程,但在最后评估阶段抛出异常。具体表现为:

  1. 推理阶段正常执行,模型能够生成对文档图像问题的回答
  2. 评估阶段出现AssertionError,提示数据中缺少必要的'answer'和'prediction'字段

技术分析

深入分析该问题,我们可以发现几个关键点:

  1. 测试集特性:DocVQA_TEST测试集是DocVQA官方提供的测试数据集,与验证集(DocVQA_VAL)不同,它不包含标准答案(GroundTruth)。这是导致评估失败的根本原因。

  2. 评估机制:VLMEvalKit的评估模块设计上需要同时包含模型预测结果(prediction)和标准答案(answer)才能进行准确率等指标的计算。当缺少标准答案时,评估流程无法继续。

  3. 项目设计:VLMEvalKit明确区分了推理和评估两个阶段。对于没有标准答案的测试集,项目设计上仅支持推理功能,不支持自动评估。

解决方案建议

针对这一问题,有以下几种解决方案:

  1. 使用验证集替代:建议改用DocVQA_VAL验证集进行评估,该数据集包含完整的标准答案,可以全面测试模型性能。

  2. 自定义评估:如果必须使用测试集,可以:

    • 先运行推理生成预测结果
    • 手动收集或标注标准答案
    • 修改评估脚本适配自定义数据格式
  3. 结果分析:对于测试集,可以:

    • 保存模型输出结果
    • 进行人工质量检查
    • 统计分析回答分布等指标

最佳实践

在使用VLMEvalKit进行文档VQA评估时,建议遵循以下流程:

  1. 开发阶段使用验证集(DocVQA_VAL)进行模型训练和快速验证
  2. 测试阶段在测试集(DocVQA_TEST)上运行推理生成最终结果
  3. 如需正式评估指标,应提交到DocVQA官方评估服务器

总结

本文分析了VLMEvalKit项目中DocVQA评估流程中断的问题原因,揭示了测试集与验证集在评估支持上的关键区别,并提供了多种解决方案。理解这一区别有助于研究人员更合理地设计评估流程,获得可靠的模型性能指标。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
149
1.95 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
980
395
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
931
555
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
190
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
66
openHiTLS-examplesopenHiTLS-examples
本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
65
518
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.11 K
0