OCR 模型评估正面临传统基准饱和的困境：如 CER（字符错误率）和 WER（词错误率）在印刷体上已趋完美，但真实场景中手写、多语言、噪声干扰下的表现差异巨大。类似 LMSYS Chatbot Arena 的用户偏好投票机制，能捕捉人类感知质量，提供更贴近实际的排名。为此，我们构建 OCR Arena 式互动游乐场：用户上传图像/PDF，两款匿名 OCR 模型实时提取文本，用户一键投票，ELO 算法动态更新排行榜。该平台融合用户主观偏好与客观指标，支持自定义数据集评估多模型推理。
系统架构设计
平台采用前后端分离架构，前端基于 React + Tailwind，确保响应式 UI，支持拖拽上传 PDF/JPEG/PNG（最大 10MB）。核心流程：用户上传 → 随机配对两模型（e.g. PaddleOCR vs. EasyOCR）→ 异步推理 → SSE 推送实时结果 → 并排显示提取文本 → 用户投票（更好/平局/更差）→ 更新 ELO。
后端用 FastAPI + Redis 队列（RQ worker），处理并发上传。推理服务隔离：每个模型独立 Docker 容器，预热 GPU（如 NVIDIA A10），使用 vLLM 或 Transformers 加速。数据库 PostgreSQL 存储战斗记录（image_id, model_a/b, texts, vote）、用户会话（匿名）、ELO 分数（初始 1200）。ELO 更新公式：新分 = 旧分 + K * (实际得分 - 预期得分)，K=32，预期基于分差 logistic。
风险控制：队列限流（max 100 并发），超时 30s 回退默认模型；投票防刷：IP/设备指纹限频（1min 3 次），异常检测（单一模型胜率 >95% 暂停）。
模型集成与多样数据集
选取 8 个开源 OCR 模型覆盖场景：
- 传统规则+DL：Tesseract 5.3（轻量，多语言），PaddleOCR PP-OCRv4（中文强，速度快）。
- 端到端 DL：EasyOCR（易用，180+语言），MMOCR（文本检测+识别，ABINet 骨干）。
- 现代 VLM：TrOCR-base（Transformer，打印/手写），Qwen2-VL-2B（多模态，布局感知）。
- 闭源 API：GPT-4o-mini（高精度，贵），Gemini-1.5-flash（平衡）。
部署参数：batch_size=1，max_length=4096，half-precision FP16 省显存。合成数据集：用 TextRecognitionDataGenerator 生成 10k 样本（模糊、旋转、曲面、多字体），混真实 ICDAR/SVT 等。用户上传实时评估，GT 可选（私有模式）。
客观指标管道：提取文本后，计算 CER/WER（jiwer 库），布局 IoU（若有 bbox）。自定义指标：语义相似（SentenceTransformer cosine），公式解析准确（SymPy）。结果融合：总分 = 0.6用户 ELO + 0.4平均 CER^{-1}。
前后端实现要点
前端：
const handleUpload = async (file) => {
const formData = new FormData();
formData.append('image', file);
const res = await fetch('/api/battle', { method: 'POST', body: formData });
const { battle_id } = await res.json();
const eventSource = new EventSource(`/sse/${battle_id}`);
eventSource.onmessage = (e) => {
const data = JSON.parse(e.data);
setResults(data.results);
};
};
投票按钮：POST /vote/{battle_id}，{ winner: 'a' | 'b' | 'tie' }。
后端：
from fastapi import FastAPI, UploadFile
from rq import Queue
from redis import Redis
import paddleocr
app = FastAPI()
redis_conn = Redis()
q = Queue(connection=redis_conn)
@app.post("/api/battle")
async def start_battle(file: UploadFile):
job = q.enqueue(ocr_battle, file.file.read(), models=['paddle', 'easy'])
return {"battle_id": job.id}
def ocr_battle(image_bytes, models):
results = {}
for m in models:
if m == 'paddle': results[m] = PaddleOCR().ocr(image_bytes)
sse_publish(battle_id, results)
实时性：SSE 比 WebSocket 轻量，断线重连简单。
评估管道与落地参数
战斗结束自动评测：
- CER/WER：阈值 <0.05 高置信，合成 GT 验证。
- 自定义：表格提取 F1（布局 bbox 匹配），手写置信（entropy <0.1）。
- 排行更新：每日 cron 聚合 ELO，Top-10 展示胜率/战斗数。
参数清单：
| 参数 |
值 |
说明 |
| 队列 TTL |
60s |
超时重试 3 次 |
| ELO K |
32 |
新模型快速收敛 |
| 投票权重 |
1/IP |
防刷 |
| GPU 批次 |
4 |
A10 峰值吞吐 |
| 成本阈值 |
$0.01/战斗 |
云 GPU autoscaling |
回滚：A/B 测试新模型（10% 流量），胜率 >50% 上线。
部署与监控
Docker Compose 本地：Nginx + FastAPI + RQ + Postgres + Redis。
云部署：Kubernetes (EKS/GKE)，HorizontalPodAutoscaler（CPU>70% 扩容），模型 Pod GPU shared（NVIDIA device plugin）。
监控：Prometheus + Grafana（队列深度、ELO 分布、CER 均值），Sentry 错误，成本：AWS/GCP 按需 GPU（spot 实例省 70%）。
用户增长：首日 100 战斗，月 10k，成本 $50（优化后）。
平台已在 https://ocrarena.ai 验证有效，引用：“Current Rankings with ELO and Win Rate。” 扩展：集成 OmniDocBench 等基准，私有企业版（自定义模型）。
通过该平台，不仅民主化 OCR 评估，还驱动模型迭代。开源代码 GitHub，欢迎 PR！
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