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많은 컴퓨터 비전 알고리즘이 이미지의 기본 3D 기하학적 구조를 무시하여 성능이 제한됩니다. 우리는 복잡한 자연 장면에서도 기하학적 클래스의 외관 기반 모델을 학습함으로써 장면의 대략적인 기하학적 속성을 추정할 수 있음을 보여줍니다. 기하학적 클래스는 이미지 영역의 3D 방향을 카메라에 대해 설명합니다. 우리는 단일 이미지에서 장면 구조를 안정적으로 추정하고 각 기하학적 레이블에 대한 신뢰도를 얻기 위한 다중 가설 프레임워크를 제공합니다. 이러한 신뢰도는 많은 다른 응용 프로그램의 성능을 향상시키는 데 사용될 수 있습니다. 우리는 야외 이미지 세트에서 알고리즘에 대한 철저한 정량적 평가를 제공하고 물체 탐지 및 자동 단일 뷰 재구성과 같은 두 가지 응용 프로그램에서의 유용성을 입증합니다.
Hoiem et al. (Sat,)는 이 질문을 연구했습니다.