論文の概要: GaGA: Towards Interactive Global Geolocation Assistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08907v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 03:39:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:32:44.448158
• Title: GaGA: Towards Interactive Global Geolocation Assistant
• Title（参考訳）: GaGA: インタラクティブグローバルジオロケーションアシスタントを目指して
• Authors: Zhiyang Dou, Zipeng Wang, Xumeng Han, Chenhui Qiang, Kuiran Wang, Guorong Li, Zhibei Huang, Zhenjun Han,
• Abstract要約: GaGAは大きな視覚言語モデル(LVLM)上に構築された対話型グローバルジオロケーションアシスタントである 画像中の地理的手がかりを発見し、LVLMに埋め込まれた広い世界知識と組み合わせて位置情報を決定する。 GaGAはGWS15kデータセットの最先端のパフォーマンスを達成し、国レベルでは4.57%、都市レベルでは2.92%の精度を向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.74679545308662
• License:
• Abstract: Global geolocation, which seeks to predict the geographical location of images captured anywhere in the world, is one of the most challenging tasks in the field of computer vision. In this paper, we introduce an innovative interactive global geolocation assistant named GaGA, built upon the flourishing large vision-language models (LVLMs). GaGA uncovers geographical clues within images and combines them with the extensive world knowledge embedded in LVLMs to determine the geolocations while also providing justifications and explanations for the prediction results. We further designed a novel interactive geolocation method that surpasses traditional static inference approaches. It allows users to intervene, correct, or provide clues for the predictions, making the model more flexible and practical. The development of GaGA relies on the newly proposed Multi-modal Global Geolocation (MG-Geo) dataset, a comprehensive collection of 5 million high-quality image-text pairs. GaGA achieves state-of-the-art performance on the GWS15k dataset, improving accuracy by 4.57% at the country level and 2.92% at the city level, setting a new benchmark. These advancements represent a significant leap forward in developing highly accurate, interactive geolocation systems with global applicability.
• Abstract（参考訳）: 世界中のどこでも撮影される画像の地理的位置を予測しようとするグローバルジオロケーションは、コンピュータビジョンの分野で最も困難なタスクの1つだ。 本稿では,広汎な視覚言語モデル(LVLM)を基盤とした,革新的なインタラクティブなグローバルジオロケーションアシスタントGaGAを紹介する。 GaGAは画像内の地理的手がかりを明らかにし、LVLMに埋め込まれた広範囲な世界知識と組み合わせて位置を決定すると同時に、予測結果の正当化と説明を提供する。 さらに,従来の静的推論手法を超越した,インタラクティブな位置決め手法を考案した。 ユーザが介入したり、正しいり、予測の手がかりを与えたりできるので、モデルはより柔軟で実用的なものになる。 GaGAの開発は、500万の高品質な画像テキストペアの包括的なコレクションである、新たに提案されたMulti-modal Global Geolocation (MG-Geo)データセットに依存している。 GaGAはGWS15kデータセットの最先端のパフォーマンスを達成し、国レベルでは4.57%、都市レベルでは2.92%の精度向上を実現し、新しいベンチマークを設定している。 これらの進歩は、高度に正確で、グローバルな応用性のあるインタラクティブな位置情報システムを開発する上で、大きな前進となる。

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