論文の概要: GeoVLM-R1: Reinforcement Fine-Tuning for Improved Remote Sensing Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.25026v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 16:48:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:20.135169
• Title: GeoVLM-R1: Reinforcement Fine-Tuning for Improved Remote Sensing Reasoning
• Title（参考訳）: GeoVLM-R1:Reinforcement Fine-Tuning for Improved Remote Sensing Reasoning
• Authors: Mustansar Fiaz, Hiyam Debary, Paolo Fraccaro, Danda Paudel, Luc Van Gool, Fahad Khan, Salman Khan,
• Abstract要約: 多様な地球観測タスクへの推論に基づくRLモデルの効果的な適応を可能にするために,タスク意識報酬を取り入れた新しいポストトレーニングフレームワークを提案する。 このトレーニング戦略は、リモートセンシング画像の推論機能を強化し、最適化を安定化し、堅牢性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.13305707860122
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent advances in reinforcement learning (RL) have delivered strong reasoning capabilities in natural image domains, yet their potential for Earth Observation (EO) remains largely unexplored. EO tasks introduce unique challenges, spanning referred object detection, image or region captioning, change detection, grounding, and temporal analysis, that demand task aware reasoning. We propose a novel post training framework that incorporates task aware rewards to enable effective adaptation of reasoning based RL models to diverse EO tasks. This training strategy enhances reasoning capabilities for remote sensing images, stabilizes optimization, and improves robustness. Extensive experiments across multiple EO benchmarks show consistent performance gains over state of the art generic and specialized vision language models. Code and models will be released publicly at https://mustansarfiaz.github.io/GeoVLM-R1/ .
• Abstract（参考訳）: 近年の強化学習(RL)の進歩は、自然画像領域において強力な推論能力をもたらしたが、地球観測(EO)の可能性はほとんど解明されていない。 EOタスクは、参照対象の検出、画像または領域のキャプション、変更検出、グラウンド化、時間解析といったタスク認識推論を必要とする、ユニークな課題を導入します。 本稿では,多種多様なEOタスクへの推論に基づくRLモデルの効果的な適応を可能にするために,タスク認識報酬を取り入れた新しいポストトレーニングフレームワークを提案する。 このトレーニング戦略は、リモートセンシング画像の推論機能を強化し、最適化を安定化し、堅牢性を向上させる。 複数のEOベンチマークに対する大規模な実験は、最先端の汎用的および専門的な視覚言語モデルよりも一貫した性能向上を示す。 コードとモデルはhttps://mustansarfiaz.github.io/GeoVLM-R1/で公開される。

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