초록
지평선은 다양한 이미지 이해 작업에서 중요한 맥락적 속성입니다. 이에 따라 단일 이미지에서 지평선의 위치를 추정하기 위한 많은 방법들이 제안되었습니다. 이러한 방법들은 일반적으로 소실점, 공면 원, 규칙적인 질감과 같은 특정 시각적 힌트가 이미지에 포함되어야 하는데, 이는 실제 적용 범위를 제한합니다. 우리는 자연 이미지와 라벨된 지평선을 포함하는 대규모이고 현실적인 평가 데이터셋인 '자연 환경에서의 지평선(Natural Horizon Lines in the Wild, HLW)'을 소개합니다. 이 데이터셋을 사용하여, 명시적인 기하학적 제약 조건이나 다른 특별한 힌트 없이 지평선을 직접 추정하기 위한 합성곱 신경망(CNN)의 적용을 연구하였습니다. 광범위한 평가 결과에 따르면, 우리의 CNN을 단독으로 또는 기존 기하학적 접근법과 결합하여 사용할 때, 도전적인 HLW 데이터셋과 두 개의 기존 벤치마크 데이터셋에서 최고 수준의 성능을 달성하였습니다.