3D Visual Illusion Depth Estimation

📄 arXiv: 2505.13061v4 📥 PDF

作者: Chengtang Yao, Zhidan Liu, Jiaxi Zeng, Lidong Yu, Yuwei Wu, Yunde Jia

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-19 (更新: 2025-10-22)

备注: NeurIPS 2025, Project: https://github.com/YaoChengTang/3D-Visual-Illusion-Depth-Estimation

💡 一句话要点

提出基于视觉语言常识融合的3D视觉错觉深度估计框架，提升深度估计精度。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 3D视觉错觉 深度估计 视觉语言模型 单目深度估计 双目深度估计 常识推理 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有单目和双目深度估计方法易受3D视觉错觉干扰，导致深度估计不准确。
  2. 提出一种基于视觉语言模型常识的深度估计框架，自适应融合双目视差和单目深度信息。
  3. 实验表明，该方法在3D视觉错觉场景下优于SOTA方法，提升了深度估计的准确性。

📝 摘要（中文）

本文揭示了机器视觉系统在单目和双目深度估计中，同样容易受到3D视觉错觉的欺骗。为了探索和分析3D视觉错觉对深度估计的影响，我们收集了一个包含近3000个场景和20万张图像的大型数据集，用于训练和评估最先进的单目和双目深度估计方法。此外，我们还提出了一种3D视觉错觉深度估计框架，该框架利用视觉语言模型的常识来自适应地融合来自双目视差和单目深度的信息。实验表明，最先进的单目、双目和多视角深度估计方法都会受到各种3D视觉错觉的影响，而我们的方法能够达到SOTA性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有单目和双目深度估计方法在处理包含3D视觉错觉的图像时，会产生显著的误差。这些方法通常依赖于图像的局部特征或几何约束，而忽略了全局的语义信息和人类视觉感知的特性，因此容易被视觉错觉所迷惑。现有的深度估计方法缺乏对3D视觉错觉的鲁棒性。

核心思路：本文的核心思路是利用视觉语言模型（VLM）所蕴含的常识知识，来指导深度估计过程。VLM能够理解图像中的语义信息，并推断出场景中物体之间的空间关系，从而帮助深度估计模型更好地理解3D视觉错觉，并做出更准确的判断。通过融合VLM提供的常识信息，可以有效地缓解视觉错觉对深度估计的影响。

技术框架：该框架主要包含三个模块：单目深度估计模块、双目视差估计模块和视觉语言常识融合模块。首先，单目深度估计模块和双目视差估计模块分别生成初始的深度图。然后，视觉语言常识融合模块利用VLM提取图像的语义信息，并根据这些信息自适应地融合单目深度和双目视差，生成最终的深度图。该框架旨在利用不同模态的信息互补，提高深度估计的准确性和鲁棒性。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将视觉语言模型的常识知识引入到深度估计任务中。与传统的深度估计方法相比，该方法能够更好地理解图像中的语义信息和空间关系，从而有效地缓解视觉错觉对深度估计的影响。这种将视觉语言模型与深度估计相结合的思路，为解决深度估计问题提供了一种新的视角。

关键设计：视觉语言常识融合模块是该框架的关键。该模块使用预训练的VLM（例如CLIP）提取图像的文本描述，然后利用这些描述来指导深度融合过程。具体来说，该模块使用注意力机制来学习不同模态信息之间的权重，并根据这些权重自适应地融合单目深度和双目视差。损失函数的设计也至关重要，需要同时考虑深度估计的准确性和视觉语言常识的一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在包含3D视觉错觉的数据集上显著优于SOTA单目和双目深度估计方法。具体来说，该方法在常用的深度估计指标（如RMSE和MAE）上取得了显著的提升，并且在视觉效果上也更加逼真。与基线方法相比，该方法能够更好地处理视觉错觉，生成更准确的深度图。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。在这些应用中，准确的深度估计至关重要。通过提高深度估计对视觉错觉的鲁棒性，可以提升机器人在复杂环境中的感知能力，使其能够更好地理解周围的世界，并做出更合理的决策。此外，该研究还可以促进计算机视觉和自然语言处理领域的交叉融合，为未来的研究提供新的思路。

📄 摘要（原文）

3D visual illusion is a perceptual phenomenon where a two-dimensional plane is manipulated to simulate three-dimensional spatial relationships, making a flat artwork or object look three-dimensional in the human visual system. In this paper, we reveal that the machine visual system is also seriously fooled by 3D visual illusions, including monocular and binocular depth estimation. In order to explore and analyze the impact of 3D visual illusion on depth estimation, we collect a large dataset containing almost 3k scenes and 200k images to train and evaluate SOTA monocular and binocular depth estimation methods. We also propose a 3D visual illusion depth estimation framework that uses common sense from the vision language model to adaptively fuse depth from binocular disparity and monocular depth. Experiments show that SOTA monocular, binocular, and multi-view depth estimation approaches are all fooled by various 3D visual illusions, while our method achieves SOTA performance.