VGGSfM是一种结合视觉几何原理和深度学习的结构运动恢复(SfM)技术。该开源项目提供Python包，支持3D重建、相机姿态估计和稠密深度图生成。VGGSfM在CVPR24 IMC挑战赛相机姿态估计中获得第一名。它支持多种特征点提取方法，并提供灵活的可视化选项，方便研究人员和开发者进行3D重建实验和应用开发。

本项目对比了VGGSfM和Mast3r两种深度学习方法在3D重建和辐射场生成中的性能。研究表明，VGGSfM在相机姿态重建方面更为精确，适合逆渲染；Mast3r则提供更密集的点云重建。项目还开发了Mast3r结果转COLMAP格式的工具和在线结果查看器，为相关研究提供了便利。