水平線は、多様な画像理解タスクにおいて重要な文脈的特徴である。そのため、単一の画像から水平線の位置を推定するための多くの手法が提案されてきた。しかし、これらの手法は通常、消失点や同一平面上の円、規則的なテクスチャといった特定の手がかりを画像に含むことを前提としており、実世界における適用範囲に制限が生じる。本研究では、ラベル付きの水平線を備えた自然画像を含む、大規模かつ現実的な評価データセット「野外の水平線（Horizon Lines in the Wild, HLW）」を導入する。このデータセットを用いて、明示的な幾何学的制約や特殊な手がかりを必要とせずに、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて水平線を直接推定する手法の有効性を検証する。広範な評価の結果、本研究で提案するCNNを単独で用いるか、あるいは既存の幾何学的手法と組み合わせて用いることで、挑戦的なHLWデータセットおよび2つの既存ベンチマークデータセットにおいて、最先端の性能を達成した。