論文の概要: Vision-Language Reasoning for Geolocalization: A Reinforcement Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.00388v2
• Date: Mon, 05 Jan 2026 18:27:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 14:31:43.832794
• Title: Vision-Language Reasoning for Geolocalization: A Reinforcement Learning Approach
• Title（参考訳）: ジオローカライゼーションのための視覚言語推論:強化学習アプローチ
• Authors: Biao Wu, Meng Fang, Ling Chen, Ke Xu, Tao Cheng, Jun Wang,
• Abstract要約: 提案するGeo-Rは,既存の接地トラス座標から構造的推論経路を明らかにする,検索不要なフレームワークである。 本稿では,ルールに基づく階層的推論パラダイムである領域の連鎖を提案する。 提案手法は,空間的直接監視による地理的推論を構造化し,位置推定精度の向上,一般化の強化,透過的な推論を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.001581773172695
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in vision-language models have opened up new possibilities for reasoning-driven image geolocalization. However, existing approaches often rely on synthetic reasoning annotations or external image retrieval, which can limit interpretability and generalizability. In this paper, we present Geo-R, a retrieval-free framework that uncovers structured reasoning paths from existing ground-truth coordinates and optimizes geolocation accuracy via reinforcement learning. We propose the Chain of Region, a rule-based hierarchical reasoning paradigm that generates precise, interpretable supervision by mapping GPS coordinates to geographic entities (e.g., country, province, city) without relying on model-generated or synthetic labels. Building on this, we introduce a lightweight reinforcement learning strategy with coordinate-aligned rewards based on Haversine distance, enabling the model to refine predictions through spatially meaningful feedback. Our approach bridges structured geographic reasoning with direct spatial supervision, yielding improved localization accuracy, stronger generalization, and more transparent inference. Experimental results across multiple benchmarks confirm the effectiveness of Geo-R, establishing a new retrieval-free paradigm for scalable and interpretable image geolocalization. To facilitate further research and ensure reproducibility, both the model and code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 近年の視覚言語モデルの発展により、推論駆動画像のジオローカライゼーションの新たな可能性が高まっている。 しかし、既存のアプローチは、しばしば合成推論アノテーションや外部画像検索に依存しており、解釈可能性や一般化可能性を制限することができる。 本稿では,既存の地下構造座標から構造的推論経路を探索し,補強学習による位置推定精度を最適化する検索自由フレームワークGeo-Rを提案する。 ルールに基づく階層的推論パラダイムであるChain of Regionを提案し、GPS座標をモデル生成や合成ラベルに頼ることなく、地理的実体(例えば、国、地方、都市)にマッピングすることで、正確に解釈可能な監視を生成する。 これに基づいて,ハバーシン距離に基づく協調報酬を用いた軽量強化学習戦略を導入し,空間的に有意なフィードバックによって予測を洗練させる。 提案手法は,空間的直接監視による地理的推論を構造化し,位置推定精度の向上,一般化の強化,透過的な推論を行う。 複数のベンチマークによる実験結果からGeo-Rの有効性が確認され、スケーラブルで解釈可能な画像ジオローカライゼーションのための新しい検索自由パラダイムが確立された。 さらなる調査と再現性を確保するため、モデルとコードの両方が公開されている。

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