Geo-R1: Improving Few-Shot Geospatial Referring Expression Understanding with Reinforcement Fine-Tuning

📄 arXiv: 2509.21976v2 📥 PDF

作者: Zilun Zhang, Zian Guan, Tiancheng Zhao, Haozhan Shen, Tianyu Li, Yuxiang Cai, Zhonggen Su, Zhaojun Liu, Jianwei Yin, Xiang Li

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-09-26 (更新: 2025-10-15)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Geo-R1：通过强化微调提升少样本地理空间指代表达理解能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 地理空间指代表达理解 少样本学习 强化微调 遥感图像分析 多模态学习

📋 核心要点

  1. 遥感指代表达理解任务在数据稀缺时面临泛化性挑战，现有监督微调方法难以有效利用有限标注。
  2. Geo-R1提出一种以推理为中心的强化微调范式，通过显式推理链分解指代表达式，提升模型泛化能力。
  3. 实验表明，Geo-R1在少样本地理空间指代任务上显著优于监督微调基线，并展现出强大的跨数据集泛化能力。

📝 摘要（中文）

遥感中的指代表达理解面临独特的挑战，因为它需要推理复杂的目标-上下文关系。虽然在多模态大型语言模型上进行监督微调（SFT）可以在大规模标注数据集上实现强大的性能，但它们在数据稀缺的场景中表现不佳，导致泛化能力差。为了解决这个限制，我们提出了Geo-R1，一种以推理为中心的强化微调（RFT）范式，用于少样本地理空间指代。Geo-R1强制模型首先生成显式的、可解释的推理链，分解指代表达式，然后利用这些理由来定位目标对象。这种“先推理，后行动”的过程使模型能够更有效地利用有限的标注，增强泛化能力，并提供可解释性。我们在三个精心设计的少样本地理空间指代基准上验证了Geo-R1，我们的模型始终且大幅度地优于SFT基线。它还展示了强大的跨数据集泛化能力，突出了其鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决少样本地理空间指代表达理解问题。现有方法，特别是基于监督微调（SFT）的多模态大型语言模型，在数据量充足时表现良好，但在遥感领域，标注数据往往稀缺，导致模型泛化能力不足，难以有效理解复杂的地理空间关系。

核心思路：论文的核心思路是引入“先推理，后行动”的模式，通过强化学习微调（RFT）模型，使其能够首先生成可解释的推理链，分解指代表达式，然后再利用这些推理链来定位目标对象。这种方式旨在让模型更好地理解指代表达的内在逻辑，从而更有效地利用有限的标注数据，提升泛化能力。

技术框架：Geo-R1的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 指代表达式输入；2) 模型生成显式的、可解释的推理链，分解指代表达式；3) 模型利用生成的推理链定位目标对象；4) 使用强化学习方法，根据定位结果的准确性对模型进行微调，鼓励模型生成更有效的推理链。整体流程强调推理链的生成和利用，以提升模型对指代表达的理解能力。

关键创新：Geo-R1的关键创新在于引入了以推理为中心的强化微调范式。与传统的监督微调方法不同，Geo-R1不是直接训练模型进行目标定位，而是首先训练模型生成推理链，然后利用这些推理链来辅助定位。这种“先推理，后行动”的模式使得模型能够更好地理解指代表达的内在逻辑，从而更有效地利用有限的标注数据。此外，强化学习的引入使得模型能够根据定位结果的反馈，不断优化推理链的生成策略。

关键设计：Geo-R1的关键设计包括：1) 推理链的表示方式，需要保证其可解释性和有效性；2) 强化学习的奖励函数设计，需要能够准确反映定位结果的质量，并引导模型生成更有效的推理链；3) 模型架构的选择，需要能够有效地处理多模态输入（文本和图像），并生成高质量的推理链和定位结果。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

📊 实验亮点

Geo-R1在三个少样本地理空间指代基准测试中，始终且大幅度地优于监督微调（SFT）基线。此外，Geo-R1还展示了强大的跨数据集泛化能力，表明其具有良好的鲁棒性。具体的性能提升幅度需要在论文中查找详细的实验数据（未知）。

🎯 应用场景

Geo-R1在遥感图像分析、地理信息系统、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。它可以用于自动识别和定位遥感图像中的特定目标，例如建筑物、道路、河流等，从而提高遥感图像分析的效率和准确性。此外，Geo-R1还可以应用于自动驾驶领域，帮助车辆理解和解析复杂的地理空间指代表达，从而实现更智能的导航和路径规划。

📄 摘要（原文）

Referring expression understanding in remote sensing poses unique challenges, as it requires reasoning over complex object-context relationships. While supervised fine-tuning (SFT) on multimodal large language models achieves strong performance with massive labeled datasets, they struggle in data-scarce scenarios, leading to poor generalization. To address this limitation, we propose Geo-R1, a reasoning-centric reinforcement fine-tuning (RFT) paradigm for few-shot geospatial referring. Geo-R1 enforces the model to first generate explicit, interpretable reasoning chains that decompose referring expressions, and then leverage these rationales to localize target objects. This "reason first, then act" process enables the model to make more effective use of limited annotations, enhances generalization, and provides interpretability. We validate Geo-R1 on three carefully designed few-shot geospatial referring benchmarks, where our model consistently and substantially outperforms SFT baselines. It also demonstrates strong cross-dataset generalization, highlighting its robustness. Code and data will be released at: https://github.com/Geo-R1/geo-r1.