Horizon Detection in Image

Cieľom tejto práce je naimplementovať metódu detekovania horizontu vo fotografii pomocou hlbokého učenia, aby sa zabránilo obmedzeniam pre vstupné dáta. Trénovací dataset bol vytvorený sťahovaním obrázkov z miest z celého sveta pomocou služby Google Street View. Bolo vybratých niekoľko populárnych architektúr pre konvolučné neurónové siete a po natrénovaní boli vyhodnotené na existujúcich testovacích datasetoch.This thesis aims to implement a method of detecting the horizon line in images using deep learning to prevent any constraints on input data. A training dataset is created by downloaded images from large metropolitan cities around the world using the Google Street View service. Several popular architectures for convolutional neural networks are chosen, and their performance is evaluated on existing benchmark datasets.