逆ゴノメティック投影を使用した消失点検出のための深層学習

未校正の単眼画像から消失点を検出する新しい手法を提案します。既存の最先端技術とは異なり、当手法では観測されたシーンについて事前に仮定を設けていません。当手法は、自然画像ではなく、画像内で検出された線の逆ゴノメニクス投影によって生成されるガウシアン球面表現を使用する畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づいています。これにより、ラベル付き画像を使用せずに合成データで学習を行うことが可能となります。当手法は、3つの水平線推定ベンチマークデータセットにおいて競合する性能を達成しています。さらに、当消失点検出アルゴリズムが利用できる他の用途例も示します。