論文の概要: LLMGeo: Benchmarking Large Language Models on Image Geolocation In-the-wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20363v1
• Date: Thu, 30 May 2024 17:57:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 18:44:15.881271
• Title: LLMGeo: Benchmarking Large Language Models on Image Geolocation In-the-wild
• Title（参考訳）: LLMGeo: 画像ジオロケーションにおける大規模言語モデルのベンチマーク
• Authors: Zhiqiang Wang, Dejia Xu, Rana Muhammad Shahroz Khan, Yanbin Lin, Zhiwen Fan, Xingquan Zhu,
• Abstract要約: 画像位置情報のためのクローズドソースおよびオープンソースマルチモーダル言語モデルの評価を行った。 その結果,クローズド・ソース・モデルは位置決め能力に優れており,オープンソース・モデルは微調整により同等の性能が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.74299884880949
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image geolocation is a critical task in various image-understanding applications. However, existing methods often fail when analyzing challenging, in-the-wild images. Inspired by the exceptional background knowledge of multimodal language models, we systematically evaluate their geolocation capabilities using a novel image dataset and a comprehensive evaluation framework. We first collect images from various countries via Google Street View. Then, we conduct training-free and training-based evaluations on closed-source and open-source multi-modal language models. we conduct both training-free and training-based evaluations on closed-source and open-source multimodal language models. Our findings indicate that closed-source models demonstrate superior geolocation abilities, while open-source models can achieve comparable performance through fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 画像位置情報は、様々な画像理解アプリケーションにおいて重要な課題である。 しかし、既存の手法は、難易度の高い画像を分析する際に失敗することが多い。 マルチモーダル言語モデルの特別な背景知識にヒントを得て,新しい画像データセットと包括的評価フレームワークを用いて,その位置情報機能を体系的に評価する。 まずは、Googleストリートビューを通じて、さまざまな国から画像を収集します。 そこで我々は,クローズドソースおよびオープンソースマルチモーダル言語モデルのトレーニングフリーおよびトレーニングベース評価を行った。 我々は、クローズドソースおよびオープンソースマルチモーダル言語モデル上で、トレーニングフリーとトレーニングベースの両方の評価を行います。 その結果,クローズド・ソース・モデルは位置決め能力に優れており,オープンソース・モデルは微調整により同等の性能が得られることがわかった。

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