論文の概要: NAVIG: Natural Language-guided Analysis with Vision Language Models for Image Geo-localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14638v1
- Date: Thu, 20 Feb 2025 15:21:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-21 14:29:36.777556
- Title: NAVIG: Natural Language-guided Analysis with Vision Language Models for Image Geo-localization
- Title（参考訳）: NAVIG:画像ジオローカライゼーションのための視覚言語モデルを用いた自然言語誘導解析
- Authors: Zheyuan Zhang, Runze Li, Tasnim Kabir, Jordan Boyd-Graber,
- Abstract要約: 我々は,大域的および微粒な画像情報を統合した包括的画像ジオローカライズフレームワークであるNavigを紹介する。
言語による推論により、Navigは従来の最先端モデルと比較して平均距離誤差を14%削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.037269841281727
- License:
- Abstract: Image geo-localization is the task of predicting the specific location of an image and requires complex reasoning across visual, geographical, and cultural contexts. While prior Vision Language Models (VLMs) have the best accuracy at this task, there is a dearth of high-quality datasets and models for analytical reasoning. We first create NaviClues, a high-quality dataset derived from GeoGuessr, a popular geography game, to supply examples of expert reasoning from language. Using this dataset, we present Navig, a comprehensive image geo-localization framework integrating global and fine-grained image information. By reasoning with language, Navig reduces the average distance error by 14% compared to previous state-of-the-art models while requiring fewer than 1000 training samples. Our dataset and code are available at https://github.com/SparrowZheyuan18/Navig/.
- Abstract（参考訳）: 画像ジオローカライゼーション(英: Image geo-localization)は、画像の特定の位置を予測するタスクであり、視覚的、地理的、文化的な文脈にまたがる複雑な推論を必要とする。
従来のビジョン言語モデル(VLM)はこのタスクで最高の精度を持つが、分析的推論のための高品質なデータセットとモデルが存在する。
まず、人気のある地理ゲームGeoGuessrから派生した高品質なデータセットであるNaviCluesを作成し、言語から専門家による推論の例を提供する。
このデータセットを用いて,大域的および微粒な画像情報を統合する包括的画像ジオローカライゼーションフレームワークであるNavigを提案する。
言語による推論により、Navigは従来の最先端モデルと比較して平均距離誤差を14%削減し、1000以上のトレーニングサンプルを必要とする。
データセットとコードはhttps://github.com/SparrowZheyuan18/Navig/で公開しています。
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