Deep Learning을 이용한 Inverse Gnomonic 투영을 통한 소실점 검출

우리는 캘리브레이션이 되지 않은 단일 시점 이미지에서 소실점을 감지하기 위한 새로운 접근 방식을 제시합니다. 기존의 최신 기술과 달리, 우리는 관찰된 장면에 대해 사전 가정을 하지 않습니다. 우리의 방법은 자연 이미지를 사용하지 않고, 이미지에서 검출된 선들의 역 구노니컬 투영으로부터 생성되는 가우스 구면 표현을 사용하는 합성곱 신경망(CNN)에 기반하고 있습니다. 이는 학습에 합성 데이터를 활용할 수 있게 하여 라벨링된 이미지의 필요성을 제거합니다. 우리의 방법은 세 가지 지평선 추정 벤치마크 데이터셋에서 경쟁력 있는 성능을 보여줍니다. 또한, 우리의 소실점 감지 알고리즘이 적용될 수 있는 몇 가지 추가적인 사용 사례를 강조합니다.