Shanshan Wang
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,H2OVL-Mississippi-2B,2,H2O-Danube2 1.8B,InternViT-300M-448,782,253,170,140,166,53,
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+
,,,,,,,,,,,
|
936 |
+
,,,,,,,,,,,
|
937 |
+
,,,,,,,,,,,
|
938 |
+
,,,,,,,,,,,
|
939 |
+
,,,,,,,,,,,
|
940 |
+
,,,,,,,,,,,
|
941 |
+
,,,,,,,,,,,
|
942 |
+
,,,,,,,,,,,
|
943 |
+
,,,,,,,,,,,
|
944 |
+
,,,,,,,,,,,
|
945 |
+
,,,,,,,,,,,
|
946 |
+
,,,,,,,,,,,
|
947 |
+
,,,,,,,,,,,
|
948 |
+
,,,,,,,,,,,
|
949 |
+
,,,,,,,,,,,
|
950 |
+
,,,,,,,,,,,
|
951 |
+
,,,,,,,,,,,
|
952 |
+
,,,,,,,,,,,
|
953 |
+
,,,,,,,,,,,
|
954 |
+
,,,,,,,,,,,
|
955 |
+
,doctr-default,,,,,177,,,,,
|
956 |
+
,doctr-v2m(best),,,,,256,,,,,
|
957 |
+
,,,,,,300 in total,200,200,200,100,total
|
app.py
ADDED
@@ -0,0 +1,89 @@
|
|
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|
|
|
1 |
+
import pandas as pd
|
2 |
+
import plotly.express as px
|
3 |
+
import gradio as gr
|
4 |
+
|
5 |
+
|
6 |
+
data_path = '0926-OCRBench-opensource.csv'
|
7 |
+
data = pd.read_csv(data_path)
|
8 |
+
|
9 |
+
# set the data types for the columns
|
10 |
+
dtype_dict = {
|
11 |
+
"Model": str,
|
12 |
+
"Param (B)": float,
|
13 |
+
"OCRBench":int,
|
14 |
+
"Text Recognition":int,
|
15 |
+
"Scene Text-centric VQA":int,
|
16 |
+
"Document Oriented VQA":int,
|
17 |
+
"KIE":int,
|
18 |
+
"Handwritten Math Expression Recognition":int}
|
19 |
+
|
20 |
+
|
21 |
+
# preprocess the dataframe
|
22 |
+
data_valid = data[:26].copy()
|
23 |
+
data_valid = data_valid.astype(dtype_dict)
|
24 |
+
data_valid.drop(columns=['Unnamed: 11'], inplace=True)
|
25 |
+
|
26 |
+
# Add a new column that assigns categories to Model A, Model B, and Model C, and 'Other' to the rest
|
27 |
+
def categorize_model(model):
|
28 |
+
if model in ["H2OVL-Mississippi-2B", "H2OVL-Mississippi-1B"]:
|
29 |
+
return "H2OVLs"
|
30 |
+
elif model.startswith("doctr"): # Third group for ocr models
|
31 |
+
return "traditional ocr models"
|
32 |
+
else:
|
33 |
+
return "Other"
|
34 |
+
|
35 |
+
|
36 |
+
# Apply the categorization to create a new column
|
37 |
+
data_valid["Category"] = data_valid["Model"].apply(categorize_model)
|
38 |
+
|
39 |
+
|
40 |
+
|
41 |
+
# ploting
|
42 |
+
def plot_metric(selected_metric):
|
43 |
+
filtered_data = data_valid[data_valid[selected_metric] !=0 ]
|
44 |
+
|
45 |
+
# Create the scatter plot with different colors for "Special" and "Other"
|
46 |
+
fig = px.scatter(
|
47 |
+
filtered_data,
|
48 |
+
x="Param (B)",
|
49 |
+
y=selected_metric,
|
50 |
+
text="Model",
|
51 |
+
color="Category", # Different color for Special and Other categories
|
52 |
+
title=f"{selected_metric} vs Model Size"
|
53 |
+
)
|
54 |
+
|
55 |
+
fig.update_traces(marker=dict(size=10), mode='markers+text', textposition="middle right", textfont=dict(size=8))
|
56 |
+
# Extend the x-axis range
|
57 |
+
max_x_value = filtered_data["Param (B)"].max()
|
58 |
+
fig.update_layout(
|
59 |
+
xaxis_range=[0, max_x_value + 5], # Extend the x-axis range to give more space for text
|
60 |
+
xaxis_title="Model Size (B)",
|
61 |
+
yaxis_title=selected_metric,
|
62 |
+
showlegend=False,
|
63 |
+
margin=dict(t=50, l=50, r=100, b=50), # Increase right margin for more space
|
64 |
+
)
|
65 |
+
|
66 |
+
# Use texttemplate to ensure full model name is displayed
|
67 |
+
fig.update_traces(texttemplate='%{text}')
|
68 |
+
|
69 |
+
return fig
|
70 |
+
|
71 |
+
# Gradio Blocks Interface
|
72 |
+
def create_interface():
|
73 |
+
with gr.Blocks() as interface:
|
74 |
+
with gr.Row():
|
75 |
+
with gr.Column(scale=4): # Column for the plot (takes 4 parts of the total space)
|
76 |
+
plot = gr.Plot(value=plot_metric("OCRBench"), label="OCR Benchmark Metrics") # default plot component initially
|
77 |
+
with gr.Column(scale=1): # Column for the dropdown (takes 1 part of the total space)
|
78 |
+
metrics = list(data_valid.columns[5:-1]) # List of metric columns (excluding 'Model' and 'Parameter Size')
|
79 |
+
dropdown = gr.Dropdown(metrics, label="Select Metric", value="OCRBench")
|
80 |
+
|
81 |
+
# Update the plot when dropdown selection changes
|
82 |
+
dropdown.change(fn=plot_metric, inputs=dropdown, outputs=plot)
|
83 |
+
|
84 |
+
return interface
|
85 |
+
|
86 |
+
# Launch the interface
|
87 |
+
if __name__ == "__main__":
|
88 |
+
create_interface().launch()
|
89 |
+
|
requirements.txt
ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
plotly
|
2 |
+
gradio
|
3 |
+
pandas
|