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《HARNESSING WEBPAGE UIS FOR TEXT-RICH VISUAL UNDERSTANDING》
利用网页UI进行丰富文本的视觉理解

总结

• grounding和QA部分的数据集占比较大、同时消融实验显示其作用相对较大，并且grounding部分作用和效果呈现scaling正相关
• 提供了很多web数据处理成多模态训练集的prompt、思路等、提供了开源代码：https://neulab.github.io/MultiUI/

1、前言

• 1M URLs
• 2个平台
• 3种能力：视觉理解和推理、文本识别、定位

• 基于充分结构化的网页来合成多模态指令数据集

2、数据集构建

• 数据集通过4步构造

• 9个任务的具体设计【重点】

数据分布

• grounding数据占 3M/7.3M ~ 41%，mobile的grounding占mobile数据的 47.8%
• 其次占比最多的是 WebQA、ImgQA

• Grounding和action的一些数据示例

3、实验设置

• 模型结构

• 训练策略：两阶段训练

• Benchmark

4、实验结果分析

• GUI相关任务的实验结果
  • 没有把Seeclick模型在SSpot上的结果放出来（mobile-0.657）；

• GUI grounding的能力和数据集大小存在正相关关系
  
• 消融实验说明了 加入grounding数据集对于screenspot评测集的必要性

• 两阶段训练效果更优、提升2点左右