DeepSight: Bridging Depth Maps and Language with a Depth-Driven Multimodal Model

📄 arXiv: 2603.06090v1 📥 PDF

作者: Hao Yang, Hongbo Zhang, Yanyan Zhao, Bing Qin

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2026-03-06

💡 一句话要点

DeepSight：首个深度驱动的多模态模型，弥合深度图与语言之间的鸿沟，提升三维场景理解。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 深度学习 多模态学习 深度图 三维场景理解 视觉问答

📋 核心要点

  1. 现有多模态模型难以准确理解视觉数据中的深度信息，限制了其在三维场景理解方面的能力。
  2. DeepSight利用深度图像的单通道特性，结合深度图像-文本数据集和深度指令数据集，提升空间推理能力。
  3. 实验结果表明，DeepSight显著增强了深度感知和下游任务性能，为多模态三维理解提供了新的思路。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型(MLLM)在图像描述和视觉问答(VQA)等任务中取得了显著成果；然而，它们通常难以准确解释视觉数据中固有的深度信息。本文提出了DeepSight，这是第一个专门用于增强三维场景理解的深度MLLM。与将RGB图像编码与文本对齐的传统方法不同，我们的方法利用深度图像的独特特性：单通道灰度图像，其中像素值直接反映深度线索，以改善空间推理。为了应对有限的深度数据和简单通道复制的不足，我们构建了一个新的深度图像-文本对数据集和一个深度指令数据集。深度图使用GLPN模型从视觉图像生成，GPT-4用于管理相应的深度指令，该方法已通过LLaVA验证。此外，我们修改了CLIP中的ViT编码器，以结合局部对象信息，从而更有效地捕获深度的细微连续变化。为了评估我们模型的性能，我们基于现有的深度图像数据集开发了一个全面的深度问答基准，该基准严格评估了典型深度图场景中的理解。实验结果表明，DeepSight显著增强了深度感知和下游任务性能，标志着多模态三维理解向前迈出了重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态大型语言模型（MLLMs）在处理视觉信息时，往往忽略或无法有效利用深度信息。这导致它们在需要理解三维空间结构的任务中表现不佳，例如理解物体之间的遮挡关系、估计物体的大小和距离等。现有方法通常直接将RGB图像的编码与文本对齐，而忽略了深度图像所蕴含的独特空间信息。

核心思路：DeepSight的核心思路是专门设计一个深度驱动的多模态模型，充分利用深度图像的特性来增强三维场景理解。该模型通过构建深度图像-文本对数据集和深度指令数据集，并修改CLIP中的ViT编码器，使其能够更好地捕捉深度信息，从而提升模型在深度感知和下游任务中的表现。

技术框架：DeepSight的整体框架包括以下几个主要模块：1) 深度图生成模块：使用GLPN模型从RGB图像生成深度图。2) 数据集构建模块：利用GPT-4生成深度图像-文本对和深度指令数据集。3) 深度感知编码器：修改CLIP中的ViT编码器，使其能够更好地捕捉深度信息。4) 多模态融合模块：将深度图像编码和文本编码进行融合，用于下游任务。

关键创新：DeepSight的关键创新在于：1) 提出了第一个专门用于深度感知的多模态模型。2) 构建了深度图像-文本对数据集和深度指令数据集，解决了深度数据稀缺的问题。3) 修改了CLIP中的ViT编码器，使其能够更好地捕捉深度信息。

关键设计：在数据集构建方面，使用了GLPN模型生成深度图，并利用GPT-4生成对应的文本描述和指令。在ViT编码器修改方面，具体修改细节未知，但目标是使其能够更好地捕捉深度的连续变化和局部对象信息。损失函数和训练策略等细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DeepSight在深度问答基准测试中表现出色，显著优于现有方法。具体性能数据和提升幅度未知，但论文强调DeepSight在深度感知和下游任务性能方面取得了显著增强，表明其在三维场景理解方面具有明显优势。

🎯 应用场景

DeepSight在机器人导航、自动驾驶、三维场景重建、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。通过增强模型对三维空间的理解，可以提高机器人在复杂环境中的感知能力，提升自动驾驶系统的安全性，并为用户提供更逼真的虚拟现实体验。该研究的未来影响在于推动多模态模型在三维场景理解方面的发展，并促进相关技术的创新。

📄 摘要（原文）

Multimodal large language models (MLLMs) have achieved impressive performance across various tasks such as image captioning and visual question answer(VQA); however, they often struggle to accurately interpret depth information inherent in visual data. In this work, we introduce DeepSight, the first dedicated depth MLLM designed to enhance three-dimensional scene understanding. Unlike conventional methods that align RGB image encodings with text, our approach takes advantage of the unique characteristics of depth images: single-channel grayscale images where the pixel values directly reflect depth cues to improve spatial reasoning. To address challenges associated with limited depth data and the inadequacy of simple channel replication, we construct a novel depth image-text pair dataset and a depth instruction dataset. Depth maps are generated from visual images using the GLPN model, and GPT-4 is employed to curate corresponding depth instructions, an approach validated by LLaVA. Additionally, we modify the ViT encoder in CLIP to incorporate local object information, thereby capturing the subtle continuous variations of depth more effectively. To evaluate the performance of our model, we develop a comprehensive depth question answer benchmark based on existing depth image datasets, which rigorously assesses understanding in typical depth map scenarios. Experimental results demonstrate that DeepSight significantly enhances depth perception and downstream task performance, marking a substantial step forward in multimodal three-dimensional understanding.