論文の概要: G3: An Effective and Adaptive Framework for Worldwide Geolocalization Using Large Multi-Modality Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14702v1
• Date: Thu, 23 May 2024 15:37:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 14:16:19.451531
• Title: G3: An Effective and Adaptive Framework for Worldwide Geolocalization Using Large Multi-Modality Models
• Title（参考訳）: G3: 大規模多モードモデルを用いた世界規模のジオローカライゼーションのための効果的で適応的なフレームワーク
• Authors: Pengyue Jia, Yiding Liu, Xiaopeng Li, Xiangyu Zhao, Yuhao Wang, Yantong Du, Xiao Han, Xuetao Wei, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin,
• Abstract要約: 我々は、レトリーバル拡張世代(RAG)に基づく世界規模の地理的ローカライゼーションのための新しい枠組みを提案する。 G3は、ジオアライメント、ジオディバーシフィケーション、ジオビジュアライゼーションの3つのステップから構成される。 2つの確立されたデータセットの実験は、他の最先端手法と比較してG3の優位性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.692173688701914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Worldwide geolocalization aims to locate the precise location at the coordinate level of photos taken anywhere on the Earth. It is very challenging due to 1) the difficulty of capturing subtle location-aware visual semantics, and 2) the heterogeneous geographical distribution of image data. As a result, existing studies have clear limitations when scaled to a worldwide context. They may easily confuse distant images with similar visual contents, or cannot adapt to various locations worldwide with different amounts of relevant data. To resolve these limitations, we propose G3, a novel framework based on Retrieval-Augmented Generation (RAG). In particular, G3 consists of three steps, i.e., Geo-alignment, Geo-diversification, and Geo-verification to optimize both retrieval and generation phases of worldwide geolocalization. During Geo-alignment, our solution jointly learns expressive multi-modal representations for images, GPS and textual descriptions, which allows us to capture location-aware semantics for retrieving nearby images for a given query. During Geo-diversification, we leverage a prompt ensembling method that is robust to inconsistent retrieval performance for different image queries. Finally, we combine both retrieved and generated GPS candidates in Geo-verification for location prediction. Experiments on two well-established datasets IM2GPS3k and YFCC4k verify the superiority of G3 compared to other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 世界規模の地理的ローカライゼーションは、地球上のどこでも撮影された写真の座標レベルで正確な位置を見つけることを目的としている。 それはとても難しいです。 1)微妙な位置認識視覚意味論の把握の難しさ 2)画像データの異種地理的分布 その結果、既存の研究は世界規模で規模を拡大する際、明らかな限界がある。 類似した視覚的内容で容易に遠方の画像を混同したり、様々な場所に異なる量の関連データで適応することはできない。 これらの制約を解決するため、我々は検索型拡張生成(RAG)に基づく新しいフレームワークであるG3を提案する。 特に、G3は、グローバルなジオローカライゼーションの検索フェーズと生成フェーズを最適化するために、ジオアライメント、ジオ多様性、ジオビジョライゼーションの3つのステップで構成されている。 ジオアライメントでは,画像,GPS,テキスト記述の表現的マルチモーダル表現を共同で学習し,位置認識のセマンティクスを抽出して検索する。 ジオ・ディバイシフィケーションでは,画像クエリに対する不整合検索性能に頑健なプロンプト・アンサンブル法を利用する。 最後に,Geo-verificationで取得したGPS候補と生成したGPS候補を組み合わせ,位置情報の予測を行う。 2つの確立されたデータセット IM2GPS3k と YFCC4k の実験は、他の最先端手法と比較して G3 の優位性を検証する。

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