論文の概要: m2sv: A Scalable Benchmark for Map-to-Street-View Spatial Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19099v1
• Date: Tue, 27 Jan 2026 02:01:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-28 15:26:51.126636
• Title: m2sv: A Scalable Benchmark for Map-to-Street-View Spatial Reasoning
• Title（参考訳）: m2sv:Map-to-Street-View空間推論のためのスケーラブルベンチマーク
• Authors: Yosub Shin, Michael Buriek, Igor Molybog,
• Abstract要約: マップ・ツー・ストリート・ビュー空間推論のためのスケーラブルなベンチマークであるm2svを紹介する。 制御されたあいまいさを持つ地理的に多様なベンチマークであるm2sv-20kと、教師付き微調整のための構造化された推論トレースであるm2sv-sft-11kをリリースする。 既存のマルチモーダルベンチマークの性能は高いが、最も評価されたVLMはm2svで65.2%の精度しか達成していない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2162625261919089
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision--language models (VLMs) achieve strong performance on many multimodal benchmarks but remain brittle on spatial reasoning tasks that require aligning abstract overhead representations with egocentric views. We introduce m2sv, a scalable benchmark for map-to-street-view spatial reasoning that asks models to infer camera viewing direction by aligning a north-up overhead map with a Street View image captured at the same real-world intersection. We release m2sv-20k, a geographically diverse benchmark with controlled ambiguity, along with m2sv-sft-11k, a curated set of structured reasoning traces for supervised fine-tuning. Despite strong performance on existing multimodal benchmarks, the best evaluated VLM achieves only 65.2% accuracy on m2sv, far below the human baseline of 95%. While supervised fine-tuning and reinforcement learning yield consistent gains, cross-benchmark evaluations reveal limited transfer. Beyond aggregate accuracy, we systematically analyze difficulty in map-to-street-view reasoning using both structural signals and human effort, and conduct an extensive failure analysis of adapted open models. Our findings highlight persistent gaps in geometric alignment, evidence aggregation, and reasoning consistency, motivating future work on grounded spatial reasoning across viewpoints.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は、多くのマルチモーダルベンチマークにおいて強力な性能を達成するが、抽象的なオーバヘッド表現とエゴセントリックなビューとの整合性を必要とする空間的推論タスクには脆弱なままである。 我々は,マップ・ツー・ストリートビュー空間推論のためのスケーラブルなベンチマークであるm2svを紹介した。これは,北上オーバーヘッドマップと,同じ現実世界の交差点で撮影されたストリートビュー画像とを一致させて,モデルにカメラの視界方向を推定するように求めるものである。 制御されたあいまいさを持つ地理的に多様なベンチマークであるm2sv-20kと、教師付き微調整のための構造化された推論トレースであるm2sv-sft-11kをリリースする。 既存のマルチモーダルベンチマークの性能は高いが、最も評価されたVLMはm2svで65.2%の精度しか達成していない。 教師付き微調整および強化学習により一貫した利得が得られる一方で、クロスベンチマーク評価は、限られた移動を示す。 集合的精度の他に、構造信号と人的努力の両方を用いてマップ・ツー・ストリート・ビュー推論の難易度を体系的に解析し、適応されたオープンモデルの大規模な故障解析を行う。 本研究は,幾何的アライメント,エビデンスアグリゲーション,推論整合性の持続的ギャップを浮き彫りにした。

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