論文の概要: Thinking with Map: Reinforced Parallel Map-Augmented Agent for Geolocalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05432v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 23:47:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-12 17:41:49.794046
• Title: Thinking with Map: Reinforced Parallel Map-Augmented Agent for Geolocalization
• Title（参考訳）: 地図を思い浮かべる:ジオローカライゼーションのための強化並列マップ強化エージェント
• Authors: Yuxiang Ji, Yong Wang, Ziyu Ma, Yiming Hu, Hailang Huang, Xuecai Hu, Guanhua Chen, Liaoni Wu, Xiangxiang Chu,
• Abstract要約: モデルtextitThinking with Map with agent-in-the-map loop ability and formulate it as an agent-in-the-map loop。 エージェント強化学習(RL)と並列テスト時間スケーリング(TTS)を含む2段階最適化手法を開発した。 さらに,本手法を最新・最新画像で評価するために,実世界の画像で構成された総合的なジオローカライズ訓練および評価ベンチマークMAPBenchを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.98749852286485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The image geolocalization task aims to predict the location where an image was taken anywhere on Earth using visual clues. Existing large vision-language model (LVLM) approaches leverage world knowledge, chain-of-thought reasoning, and agentic capabilities, but overlook a common strategy used by humans -- using maps. In this work, we first equip the model \textit{Thinking with Map} ability and formulate it as an agent-in-the-map loop. We develop a two-stage optimization scheme for it, including agentic reinforcement learning (RL) followed by parallel test-time scaling (TTS). The RL strengthens the agentic capability of model to improve sampling efficiency, and the parallel TTS enables the model to explore multiple candidate paths before making the final prediction, which is crucial for geolocalization. To evaluate our method on up-to-date and in-the-wild images, we further present MAPBench, a comprehensive geolocalization training and evaluation benchmark composed entirely of real-world images. Experimental results show that our method outperforms existing open- and closed-source models on most metrics, specifically improving Acc@500m from 8.0\% to 22.1\% compared to \textit{Gemini-3-Pro} with Google Search/Map grounded mode.
• Abstract（参考訳）: 画像のジオローカライゼーションタスクは、視覚的な手がかりを用いて、画像が地球上のどこで撮影されたかを予測することを目的としている。 既存の大規模視覚言語モデル(LVLM)アプローチは、世界的知識、チェーンオブ思考推論、エージェント能力を活用するが、人間によって使われる共通戦略を見落としている。 本研究では,まず,textit{Thinking with Map} の能力をモデルとし,それをエージェント・イン・ザ・マップループとして定式化する。 エージェント強化学習(RL)と並列テスト時間スケーリング(TTS)を含む2段階最適化手法を開発した。 RLはサンプリング効率を向上させるためにモデルのエージェント能力を強化し、並列TSはモデルが最終予測を行う前に複数の候補経路を探索することを可能にする。 さらに,本手法を最新・最新画像で評価するために,実世界の画像で構成された総合的な地像定位訓練・評価ベンチマークMAPBenchを提案する。 実験結果から,Google Search/Mapグラウンドドモードの <textit{Gemini-3-Pro} と比較して,Acc@500m を 8.0 % から 22.1 % に改善した。

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