論文の概要: SpotAgent: Grounding Visual Geo-localization in Large Vision-Language Models through Agentic Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09463v2
• Date: Wed, 11 Feb 2026 03:34:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 15:03:20.134995
• Title: SpotAgent: Grounding Visual Geo-localization in Large Vision-Language Models through Agentic Reasoning
• Title（参考訳）: SpotAgent: エージェント推論による大規模視覚言語モデルにおける視覚的ジオローカライゼーション
• Authors: Furong Jia, Ling Dai, Wenjin Deng, Fan Zhang, Chen Hu, Daxin Jiang, Yu Liu,
• Abstract要約: SpotAgentは、地理的ローカライゼーションをエージェント推論プロセスにフォーマル化するフレームワークである。 外部ツール(例えば、Web検索、マップ)をReActダイアグラムを通じて活用することで、視覚的手がかりを積極的に探索し検証する。 最先端のパフォーマンスを実現し、効果的に幻覚を緩和し、正確で検証可能なジオローカライゼーションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.665287327579026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) have demonstrated strong reasoning capabilities in geo-localization, yet they often struggle in real-world scenarios where visual cues are sparse, long-tailed, and highly ambiguous. Previous approaches, bound by internal knowledge, often fail to provide verifiable results, yielding confident but ungrounded predictions when faced with confounded evidence. To address these challenges, we propose SpotAgent, a framework that formalizes geo-localization into an agentic reasoning process that leverages expert-level reasoning to synergize visual interpretation with tool-assisted verification. SpotAgent actively explores and verifies visual cues by leveraging external tools (e.g., web search, maps) through a ReAct diagram. We introduce a 3-stage post-training pipeline starting with a Supervised Fine-Tuning (SFT) stage for basic alignment, followed by an Agentic Cold Start phase utilizing high-quality trajectories synthesized via a Multi-Agent framework, aiming to instill tool-calling expertise. Subsequently, the model's reasoning capabilities are refined through Reinforcement Learning. We propose a Spatially-Aware Dynamic Filtering strategy to enhance the efficiency of the RL stage by prioritizing learnable samples based on spatial difficulty. Extensive experiments on standard benchmarks demonstrate that SpotAgent achieves state-of-the-art performance, effectively mitigating hallucinations while delivering precise and verifiable geo-localization.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)は、地理的ローカライゼーションにおいて強力な推論能力を示しているが、視覚的手がかりが狭く、長い尾を持ち、非常にあいまいな現実のシナリオでは、しばしば苦労している。 内部知識に縛られる以前のアプローチは、しばしば検証可能な結果の提供に失敗し、確固とした証拠に直面した時に、自信はあるが根拠のない予測をもたらす。 これらの課題に対処するため,我々はSpotAgentを提案する。SpotAgentは,専門家レベルの推論を利用して,視覚的解釈とツールによる検証の相乗化を行うエージェント推論プロセスに,地理的ローカライゼーションを形式化するフレームワークである。 SpotAgentは、ReActダイアグラムを通じて外部ツール(Web検索、マップなど)を活用することで、視覚的な手がかりを積極的に探索し検証する。 基本アライメントのためのSupervised Fine-Tuning (SFT) ステージから始まる3段階のポストトレーニングパイプラインを導入し,Multi-Agentフレームワークを介して合成された高品質なトラジェクトリを利用したエージェントコールスタートフェーズを導入し,ツールコールの専門知識を取り入れた。 その後、モデルの推論能力は強化学習によって洗練される。 空間的難易度に基づいて学習可能なサンプルを優先順位付けすることで,RLステージの効率を向上させるための空間認識型動的フィルタリング手法を提案する。 標準ベンチマークに関する大規模な実験は、SpotAgentが最先端のパフォーマンスを達成し、効果的に幻覚を緩和し、正確で検証可能なジオローカライゼーションを提供することを示した。

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