Frontier papers

VGGT:一次前向,直接出相机与点云

VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer

Wang et al. · 2025 · arXiv:2503.11651

Current paper · rotated
2025
The question

能否不跑增量式 SfM,用一次前向就同时给出相机位姿、深度与点云?

What they did

把多视图几何压进一个 Transformer,直接回归相机参数、深度图与跟踪特征。

Evidence

在多个重建基准上接近或超过需要迭代优化的传统流程,速度快几个量级。

Do not over-trust

“快”不等于“可追溯”:位姿没有平差残差,出错时很难定位是哪一帧。巡检报告需要可审计的中间量。

Limits

2025 年新工作,独立复现与工业场景验证仍少;尺度与绝对精度依赖输入假设;失败模式尚在整理。

In-class task

同一组航拍图分别跑 COLMAP 与 VGGT,比较注册成功率、重投影误差与耗时,列出各自的失败样本。

The current paper is recent work from the last two years; curriculum rules cap it at 24 months, due 2027-03-19, after which a teacher swaps in something newer.
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