【深度学习新浪潮】VGGT论文分析

VGGT（Visual Geometry Grounded Transformer）作为一项研究成果，其核心论文（《Visual Geometry Grounded Transformer: End-to-End 3D Scene Reconstruction via Transformer with Geometric Priors》）是2025年计算机视觉顶会CVPR的重磅成果，由牛津大学视觉几何组（VGG）与Meta AI联合发表，并斩获“最佳论文奖”。该研究在3D视觉领域具有里程碑意义，以下从核心贡献、技术细节、实验结果及影响三个维度展开说明：

一、核心贡献：重新定义端到端3D重建范式

传统3D重建（如SLAM、MVS）依赖多阶段流程（相机标定→特征匹配→三角化→迭代优化），存在速度慢、鲁棒性差（如动态场景、低纹理区域）等问题。VGGT的核心突破在于：

1. 几何先验与Transformer的深度融合：首次将多视图几何约束（如极线几何、相机内外参关系）编码为Transformer的注意力机制，让模型在“学习”的同时遵循物理几何规律，解决了纯数据驱动方法在极端场景下的失效问题。
2. 端到端无迭代设计：摒弃传统方法中耗时的Bundle Adjustment（光束平差）和深度优化步骤，直接从多视图图像输入中输出相机参数、稠密深度图和点云，推理速度较传统MVS方法