OmniCoT: A Benchmark for Global and Multi-Step Panoramic Reasoning

📄 arXiv: 2606.30378v1 📥 PDF

作者: Haocong He, Chenfei Liao, Zichen Wen, Zihao Dongfang, Xu Zheng, Bin Ren, Chang Su, Zixin Zhang, Harold Haodong Chen, Hongfei Zhang, Weijia Li, Kailun Yang, Conghui He, Xuming Hu, Nicu Sebe, Linfeng Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-06-29

💡 一句话要点

提出OmniCoT以解决全局多步全景推理问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 全景推理 多模态大型语言模型 空间推理 链式思维 几何一致性 智能体导航 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有全景推理基准主要关注简单查询，未能充分利用全景图的全局推理能力。
  2. 本文提出OmniCoT，通过全景证据进行多步推理，设计了结构化的链式思维注释以支持训练。
  3. 实验结果表明，OmniCoT在推理准确性和质量上显著提升，推动了全景空间推理的研究进展。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（MLLMs）在空间推理能力上表现出色，但在全景图像的视觉模态中，这些能力尚未得到充分探索。现有的全景基准主要集中于依赖局部线索或单步推理的简单查询，忽视了全景图的优势。为此，本文提出OmniCoT，一个全景空间推理套件，旨在使MLLMs能够利用全局证据并在多个视角间进行多步推理。OmniCoT包含多个数据集，用于评估推理的准确性和质量，并通过结构化的链式思维注释来支持训练，旨在重新校准全景空间推理的难度，促进该研究领域的进展。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有全景推理基准过于简单的问题，无法充分利用全景图像的全局推理能力。现有方法往往依赖局部线索或单步推理，未能体现全景图的优势。

核心思路：论文提出OmniCoT，通过设计全景空间推理套件，使得多模态大型语言模型能够利用全局证据进行多步推理。该方法通过结构化的链式思维注释，明确连接中间推理步骤与全景证据。

技术框架：OmniCoT包含多个数据集，包括用于评估的OmniCoT-B、手动注释的真实世界子集OmniCoT-Real，以及用于训练的OmniCoT-T。采用两阶段训练策略，结合监督微调和几何一致性惩罚。

关键创新：最重要的创新在于引入了结构化的链式思维注释和几何一致性惩罚机制，确保推理过程与全景证据的几何关系相一致，这在现有方法中是缺乏的。

关键设计：在训练过程中，使用了14.3K的数据集OmniCoT-T，并通过监督微调将推理锚定于全景证据，同时通过GRPO惩罚几何不一致路径，以增强全局360°空间一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，OmniCoT在推理准确性和质量上显著优于现有基准，特别是在全局推理任务中，准确率提升了约20%。通过引入结构化链式思维注释，推理过程的透明度和可解释性也得到了增强。

🎯 应用场景

OmniCoT的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括机器人导航、虚拟现实和增强现实等。通过提升全景图像的推理能力，能够更好地支持智能体在复杂环境中的决策和行为，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated promising spatial reasoning capabilities, while these abilities remain underexplored in the emerging visual modality of panoramic imagery. The full 360°$\times$180° field of view of panoramas essentially supports complex global multi-step reasoning, which is also the fundamental advantage of panoramas in applications such as embodied intelligence. However, existing panoramic benchmarks largely focus on simplistic queries that rely on local cues or single-/few-step reasoning, thereby ignoring the fundamental advantage of panoramas and failing to fully exploit their potential. To address this gap, we introduce OmniCoT, a panoramic spatial reasoning suite designed to enable MLLMs to use global evidence and perform multi-step inference across viewpoints. It includes OmniCoT-B (6.7K data) for evaluation, which measures both answer accuracy and reasoning quality, OmniCoT-Real (1K data) as a manually annotated real-world subset to quantify the Sim-to-Real gap. For training, OmniCoT-T (14.3K data) is purpose-built with structured stepwise Chain-of-Thought annotations that explicitly link intermediate reasoning steps to panoramic evidence. Based on OmniCoT-T, we introduce OmniCoT-R1 and adopt a two-stage training strategy tailored to the geometrically complex panoramic space, where Supervised Fine-tuning (SFT) anchors reasoning to panoramic evidence (e.g., bearings, proximity) and GRPO penalizes geometrically incoherent paths to consolidate global 360° spatial consistency. Through OmniCoT, we aim to recalibrate the difficulty of panoramic spatial reasoning to better align with the intrinsic capabilities of panoramic imagery, thereby fostering meaningful progress in this research area.