Shanshan Wang commited on
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956
+ ,doctr-v2m(best),,,,,256,,,,,
957
+ ,,,,,,300 in total,200,200,200,100,total
app.py ADDED
@@ -0,0 +1,89 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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