论文页面 - ICDAR 2026 原子层沉积/刻蚀（ALD/E）科学图表信息抽取竞赛

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摘要

基于多模态AI的科学图表理解与推理，需要将视觉感知与领域特定推理相结合，以提取有意义的知识，而这些知识往往不会出现在研究论文的正文中。Sci-ImageMiner基准数据集及其附带的社区驱动竞赛，通过策划一个包含四项端到端互补任务的全面、专家标注数据集，提升了此前科学竞赛的标准。该竞赛从2026年1月9日到2026年4月8日，吸引了68名活跃参与者和1,263次公共/私有提交。我们的结果表明，最先进的多模态模型在分类和摘要任务上表现良好，但在数据提取和科学推理方面存在困难，尤其是在视觉问答中。这些发现揭示了关键局限，并凸显了改进领域感知多模态AI系统的挑战与机遇。总体而言，Sci-ImageMiner基准和竞赛为推进科学图表理解与推理研究建立了一个严谨的平台，并展示了最先进方法在该挑战性复杂研究领域的潜力。

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