論文の概要: Geo-R1: Unlocking VLM Geospatial Reasoning with Cross-View Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00072v1
- Date: Mon, 29 Sep 2025 21:34:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.160527
- Title: Geo-R1: Unlocking VLM Geospatial Reasoning with Cross-View Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: Geo-R1: クロスビュー強化学習によるVLM地理空間推論
- Authors: Chenhui Xu, Fuxun Yu, Michael J. Bianco, Jacob Kovarskiy, Raphael Tang, Qi Zhang, Zirui Xu, Will LeVine, Brandon Dubbs, Heming Liao, Cassandra Burgess, Suvam Bag, Jay Patravali, Rupanjali Kukal, Mikael Figueroa, Rishi Madhok, Nikolaos Karianakis, Jinjun Xiong,
- Abstract要約: 視覚言語モデルにおける地理空間的推論を解き放つ推論中心のポストトレーニングフレームワークであるGeo-R1を紹介する。
足場形成の段階では、Geo-R1は、シンセサイザーチェーン・オブ・シンセサイザー(synthetic chain-of-thinkt exemplars)の教師付き微調整を通じて、地理空間的思考パラダイムを注入する。
昇降段階では、弱い教師付きクロスビューペアリングプロキシ上でGRPOベースの強化学習を使用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.869573782008217
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce Geo-R1, a reasoning-centric post-training framework that unlocks geospatial reasoning in vision-language models by combining thinking scaffolding and elevating. In the scaffolding stage, Geo-R1 instills a ``geospatial thinking paradigm" via supervised fine-tuning on synthetic chain-of-thought exemplars, enabling models to connect visual cues with geographic priors without costly human reasoning annotations. In the elevating stage, it uses GRPO-based reinforcement learning on a weakly-supervised cross-view pairing proxy. This design supplies a verifiable and scalable reward signal: teaching models to capture and reconcile features across modalities, and harnessing reasoning for accurate prediction. Geo-R1 extends geospatial modeling from domain pretraining / supervised finetuning to reasoning-first post-training, and achieves state-of-the-art performance across various geospatial reasoning benchmarks. Our model is available at https://huggingface.co/miniHui/Geo-R1.
- Abstract（参考訳）: 思考の足場と高揚を組み合わせ,視覚モデルにおける地理空間的推論を解き放つ推論中心のポストトレーニングフレームワークであるGeo-R1を紹介する。
足場化の段階では、Geo-R1は合成チェーン・オブ・シンセサイザーの微調整を通じて「地理空間的思考パラダイム」を注入する。
昇降段階では、弱い教師付きクロスビューペアリングプロキシ上でGRPOベースの強化学習を使用する。
この設計は、検証可能でスケーラブルな報酬信号を提供する: モデルに、モダリティをまたいだ特徴を捉え、調整し、正確な予測のために推論を利用するように教える。
Geo-R1は、ドメイン事前訓練/教師付き微調整から推論第一訓練まで地理空間モデリングを拡張し、様々な地理空間推論ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現する。
私たちのモデルはhttps://huggingface.co/miniHui/Geo-R1.comで利用可能です。
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