VGGSfM是一种基于深度学习的三维重建技术，旨在从一组不受限制的2D图像中重建场景的相机姿态和3D结构。该技术通过完全可微分的深度学习框架，实现端到端的训练。它利用深度2D点跟踪技术提取可靠的像素级轨迹，同时基于图像和轨迹特征恢复所有相机，并通过可微分的捆绑调整层优化相机和三角化3D点。VGGSfM在CO3D、IMC Phototourism和ETH3D三个流行数据集上取得了最先进的性能。