Fugu-MT 論文翻訳(概要): Image-Based Geolocation Using Large Vision-Language Models

論文の概要: Image-Based Geolocation Using Large Vision-Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09474v1
Date: Sun, 18 Aug 2024 13:39:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-20 20:30:46.935446
Title: Image-Based Geolocation Using Large Vision-Language Models
Title（参考訳）: 大規模視線モデルを用いた画像ベース測地
Authors: Yi Liu, Junchen Ding, Gelei Deng, Yuekang Li, Tianwei Zhang, Weisong Sun, Yaowen Zheng, Jingquan Ge, Yang Liu,
Abstract要約: 画像に基づく位置情報の精度を大幅に向上する革新的なフレームワークであるToolを紹介した。ツールは体系的なチェーン・オブ・シント(CoT)アプローチを採用し、人間のジオゲスティング戦略を模倣する。 GeoGuessrゲームの平均スコアは4550.5で85.37%で、高精度な位置情報予測を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.071551941682063
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Geolocation is now a vital aspect of modern life, offering numerous benefits but also presenting serious privacy concerns. The advent of large vision-language models (LVLMs) with advanced image-processing capabilities introduces new risks, as these models can inadvertently reveal sensitive geolocation information. This paper presents the first in-depth study analyzing the challenges posed by traditional deep learning and LVLM-based geolocation methods. Our findings reveal that LVLMs can accurately determine geolocations from images, even without explicit geographic training. To address these challenges, we introduce \tool{}, an innovative framework that significantly enhances image-based geolocation accuracy. \tool{} employs a systematic chain-of-thought (CoT) approach, mimicking human geoguessing strategies by carefully analyzing visual and contextual cues such as vehicle types, architectural styles, natural landscapes, and cultural elements. Extensive testing on a dataset of 50,000 ground-truth data points shows that \tool{} outperforms both traditional models and human benchmarks in accuracy. It achieves an impressive average score of 4550.5 in the GeoGuessr game, with an 85.37\% win rate, and delivers highly precise geolocation predictions, with the closest distances as accurate as 0.3 km. Furthermore, our study highlights issues related to dataset integrity, leading to the creation of a more robust dataset and a refined framework that leverages LVLMs' cognitive capabilities to improve geolocation precision. These findings underscore \tool{}'s superior ability to interpret complex visual data, the urgent need to address emerging security vulnerabilities posed by LVLMs, and the importance of responsible AI development to ensure user privacy protection.
Abstract（参考訳）: ジオロケーションは現代の生活において重要な側面であり、多くの利益を提供すると同時に、深刻なプライバシー上の懸念も示している。高度な画像処理機能を備えた大規模視覚言語モデル(LVLM)の出現は、これらのモデルが必然的に機密な位置情報を明らかにするため、新たなリスクをもたらす。本稿では,従来の深層学習とLVLMに基づく位置情報手法がもたらす課題を詳細に分析する。以上の結果から,LVLMは地理的訓練を伴わずとも,画像から位置を正確に決定できることがわかった。これらの課題に対処するために,画像ベース位置情報の精度を大幅に向上させる革新的なフレームワークである \tool{} を導入する。 \tool{}は、車種、建築様式、自然景観、文化的要素といった視覚的および文脈的手がかりを慎重に分析することで、人間のジオゲスティング戦略を模倣する体系的なチェーン・オブ・シント(CoT)アプローチを採用している。 5万のグランドトゥルースデータポイントのデータセットに対する大規模なテストは、‘tool{}’が従来のモデルと人間のベンチマークの両方を精度で上回っていることを示している。 GeoGuessrゲームの平均スコアは4550.5で、勝利率は85.37\%であり、高度に正確な位置予測を行い、最も近い距離は0.3kmである。さらに,本研究では,データセットの整合性に関する課題を強調し,LVLMの認識能力を活用して位置精度を向上させる,より堅牢なデータセットとフレームワークの開発に繋がる。これらの調査結果は、複雑な視覚データを解釈する‘tool{}’の優れた能力、LVLMによって引き起こされる新たなセキュリティ脆弱性に緊急に対応する必要性、ユーザのプライバシ保護を保証するために責任あるAI開発の重要性を浮き彫りにしている。

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