【深度学习新浪潮】VGGT待提升点分析及解决方案的思考

VGGT作为3D视觉领域的突破性成果，尽管在端到端重建和多任务泛化上取得显著进展，但其技术框架仍存在以下待提升点及解决方案：

一、动态场景处理的鲁棒性不足

问题分析：
当前VGGT通过时序注意力机制处理动态场景，但在剧烈运动或快速变化的场景（如高速行驶的车辆、快速旋转的物体）中，点轨迹预测容易出现漂移或断裂。其核心局限在于：

• 运动建模单一：仅依赖相邻帧的特征关联，缺乏对长时序运动模式的捕捉；
• 动态物体分离不足：无法有效区分静态背景与动态前景，导致重建结果中出现几何错位。

解决策略：

1. 光流-几何联合建模：
   在Transformer架构中嵌入光流估计模块，将光流场作为额外输入，与几何嵌入向量共同参与注意力计算。例如，通过可微分光流网络（如RAFT）预测帧间像素级运动，引导Transformer关注动态区域的特征匹配。
2. 动态物体分离机制：
   引入动态掩码预测分支，通过自监督学习（如基于运动一致性约束）生成动态区域掩码，在注意力计算时对动态与静态区域采用不同的权重分配策略。
3. 时序记忆增强