論文の概要: Towards Interpretable Geo-localization: a Concept-Aware Global Image-GPS Alignment Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01910v2
• Date: Fri, 05 Sep 2025 10:42:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-08 12:28:42.568405
• Title: Towards Interpretable Geo-localization: a Concept-Aware Global Image-GPS Alignment Framework
• Title（参考訳）: 解釈可能なジオローカライゼーションを目指して:概念的グローバル画像-GPSアライメントフレームワーク
• Authors: Furong Jia, Lanxin Liu, Ce Hou, Fan Zhang, Xinyan Liu, Yu Liu,
• Abstract要約: 地理的ローカライゼーションは、全世界で撮影された画像の正確な地理的位置を決定することを含む。 現在の概念に基づく解釈可能性法は、ジオアライメント画像位置埋め込み目標と効果的に一致しない。 我々の知る限り、これは地理的局在化に解釈可能性を導入する最初の試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.31168320050859
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Worldwide geo-localization involves determining the exact geographic location of images captured globally, typically guided by geographic cues such as climate, landmarks, and architectural styles. Despite advancements in geo-localization models like GeoCLIP, which leverages images and location alignment via contrastive learning for accurate predictions, the interpretability of these models remains insufficiently explored. Current concept-based interpretability methods fail to align effectively with Geo-alignment image-location embedding objectives, resulting in suboptimal interpretability and performance. To address this gap, we propose a novel framework integrating global geo-localization with concept bottlenecks. Our method inserts a Concept-Aware Alignment Module that jointly projects image and location embeddings onto a shared bank of geographic concepts (e.g., tropical climate, mountain, cathedral) and minimizes a concept-level loss, enhancing alignment in a concept-specific subspace and enabling robust interpretability. To our knowledge, this is the first work to introduce interpretability into geo-localization. Extensive experiments demonstrate that our approach surpasses GeoCLIP in geo-localization accuracy and boosts performance across diverse geospatial prediction tasks, revealing richer semantic insights into geographic decision-making processes.
• Abstract（参考訳）: 世界規模の地理的ローカライゼーションは、一般的に気候、ランドマーク、建築スタイルといった地理的手がかりによって導かれる、世界中で撮影された画像の正確な地理的位置を決定することを含む。 GeoCLIPのような地理的ローカライゼーションモデルの進歩は、コントラスト学習による画像と位置アライメントを利用して正確な予測を行うが、これらのモデルの解釈可能性はまだ不十分である。 現在の概念に基づく解釈可能性法は、ジオアライメント画像位置埋め込みの目的と効果的に一致せず、その結果、準最適解釈性と性能をもたらす。 このギャップに対処するために,グローバルな地理的ローカライゼーションと概念的ボトルネックを統合する新しいフレームワークを提案する。 提案手法では,地理的概念(例えば,熱帯気候,山,大聖堂)の共有バンクに画像と位置の埋め込みを共同で投影し,概念レベルの損失を最小限に抑え,概念固有の部分空間内でのアライメントを強化し,堅牢な解釈性を実現する概念意識アライメントモジュールを挿入する。 我々の知る限り、これは地理的局在化に解釈可能性を導入する最初の試みである。 広域的な実験により, 地理的局所化精度がGeoCLIPを超え, 多様な地理空間予測タスクにまたがる性能が向上し, 地理的決定過程に対するより豊かな意味的洞察が明らかとなった。

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