CartoMapQA: A Fundamental Benchmark Dataset Evaluating Vision-Language Models on Cartographic Map Understanding
作者: Huy Quang Ung, Guillaume Habault, Yasutaka Nishimura, Hao Niu, Roberto Legaspi, Tomoki Oya, Ryoichi Kojima, Masato Taya, Chihiro Ono, Atsunori Minamikawa, Yan Liu
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2025-12-03
备注: Accepted at SIGSPATIAL 2025 (Best paper candidates), 15 pages
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
CartoMapQA：提出用于评估视觉-语言模型地图理解能力的基础基准数据集。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 视觉-语言模型 地图理解 问答系统 基准数据集 地理空间推理
📋 核心要点
- 现有视觉-语言模型在理解地图这种特殊的视觉信息方面存在不足，缺乏专门的评估基准。
- CartoMapQA数据集通过问答形式，考察模型对地图符号、比例尺、路线等信息的理解和推理能力。
- 实验表明，现有模型在地图语义理解、地理空间推理和OCR方面存在挑战，为未来研究提供了方向。
📝 摘要（中文）
视觉-语言模型（LVLMs）的兴起为无缝集成视觉和文本信息开辟了新的可能性。然而，它们解释地图的能力在很大程度上仍未被探索。本文提出了CartoMapQA，这是一个专门用于通过问答任务评估LVLMs对地图理解的基准。该数据集包含2000多个样本，每个样本由一张地图、一个问题（带有开放式或多项选择答案）和一个标准答案组成。这些任务涵盖了关键的低、中、高级地图理解技能，包括符号识别、嵌入信息提取、比例尺解释和基于路线的推理。对开源和专有LVLMs的评估表明，模型在地图特定语义理解、地理空间推理和光学字符识别（OCR）相关错误方面仍然面临挑战。通过分离这些弱点，CartoMapQA为指导LVLM架构的未来改进提供了一个有价值的工具。最终，它支持开发更适合依赖于强大且可靠的地图理解的实际应用的模型，例如导航、地理搜索和城市规划。我们的源代码和数据可在https://github.com/ungquanghuy-kddi/CartoMapQA.git公开获取。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉-语言模型（LVLMs）在理解和处理地图信息方面存在不足。地图包含丰富的符号、比例尺、路线等信息，需要模型具备特定的知识和推理能力。现有方法缺乏专门针对地图理解的评估基准，难以有效衡量模型在该领域的性能。现有模型在处理地图时，容易出现OCR错误、语义理解偏差和地理空间推理不足等问题。
核心思路：CartoMapQA的核心思路是构建一个包含多样化地图和对应问答对的数据集，通过问答任务来评估LVLMs对地图的理解能力。数据集的设计涵盖了地图理解的多个层次，从低级的符号识别到高级的路线推理，旨在全面评估模型的地图理解能力。通过分析模型在不同类型问题上的表现，可以深入了解模型的优势和不足，为未来的模型改进提供指导。
技术框架：CartoMapQA数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 地图收集：收集各种类型的地图，包括道路地图、地形图、城市规划图等。2) 问题生成：针对每张地图，设计一系列问题，涵盖符号识别、信息提取、比例尺解释、路线推理等多个方面。问题类型包括开放式问题和多项选择题。3) 答案标注：为每个问题提供标准答案。4) 数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
关键创新：CartoMapQA的关键创新在于其专门针对地图理解任务设计的数据集和评估方法。与通用视觉-语言数据集不同，CartoMapQA更加关注模型对地图特定语义和地理空间信息的理解能力。通过问答形式，可以更直接地评估模型对地图信息的利用和推理能力。此外，CartoMapQA还涵盖了地图理解的多个层次，可以全面评估模型的地图理解能力。
关键设计：CartoMapQA数据集包含超过2000个样本，每个样本由一张地图、一个问题和一个标准答案组成。问题类型包括开放式问题和多项选择题，涵盖了符号识别、信息提取、比例尺解释、路线推理等多个方面。数据集的划分比例未知，但应该保证训练集、验证集和测试集之间的数据分布一致性。数据集的质量控制未知，但应该确保问题的合理性和答案的准确性。
📊 实验亮点
论文评估了多种开源和专有LVLMs在CartoMapQA数据集上的性能，发现模型在地图特定语义理解、地理空间推理和OCR方面普遍存在挑战。具体性能数据未知，但结果表明现有模型在地图理解方面仍有很大的提升空间。该数据集的发布为未来研究提供了一个重要的基准。
🎯 应用场景
CartoMapQA的研究成果可应用于多种领域，如自动驾驶、导航系统、地理信息系统、城市规划等。通过提高视觉-语言模型对地图的理解能力，可以实现更智能的导航、更准确的地理搜索和更高效的城市规划。该研究还有助于开发更智能的机器人，使其能够在复杂环境中进行自主导航和任务执行。
📄 摘要（原文）
The rise of Visual-Language Models (LVLMs) has unlocked new possibilities for seamlessly integrating visual and textual information. However, their ability to interpret cartographic maps remains largely unexplored. In this paper, we introduce CartoMapQA, a benchmark specifically designed to evaluate LVLMs' understanding of cartographic maps through question-answering tasks. The dataset includes over 2000 samples, each composed of a cartographic map, a question (with open-ended or multiple-choice answers), and a ground-truth answer. These tasks span key low-, mid- and high-level map interpretation skills, including symbol recognition, embedded information extraction, scale interpretation, and route-based reasoning. Our evaluation of both open-source and proprietary LVLMs reveals persistent challenges: models frequently struggle with map-specific semantics, exhibit limited geospatial reasoning, and are prone to Optical Character Recognition (OCR)-related errors. By isolating these weaknesses, CartoMapQA offers a valuable tool for guiding future improvements in LVLM architectures. Ultimately, it supports the development of models better equipped for real-world applications that depend on robust and reliable map understanding, such as navigation, geographic search, and urban planning. Our source code and data are openly available to the research community at: https://github.com/ungquanghuy-kddi/CartoMapQA.git