Dieses Papier stellt eine schnelle und sparsame Parsing-Methode vor, die es ermöglicht, ein vektorisiertes Drahtgitter in einem Eingabebild mit einer einzigen Vorwärtsdurchlaufung genau und robust zu erkennen. Die vorgeschlagene Methode ist von Anfang bis Ende trainierbar und besteht aus drei Komponenten: (i) Generierung von Liniensegment- und Knotenvorschlägen, (ii) Zuordnung von Liniensegmenten und Knoten, sowie (iii) Verifizierung von Liniensegmenten und Knoten. Für die Berechnung von Liniensegmentvorschlägen wird eine neuartige exakte duale Darstellung vorgeschlagen, die eine sparsame geometrische Reparametrisierung für Liniensegmente nutzt und eine umfassende 4-dimensionale Attraktionsfeldkarte für ein Eingabebild bildet. Knoten können als "Täler" im Attraktionsfeld betrachtet werden. Daher wird die vorgeschlagene Methode Holistisch Angezogene Drahtgitterparser (HAWP) genannt. In Experimenten wurde die vorgeschlagene Methode auf zwei Benchmarks getestet: dem Wireframe-Datensatz und dem YorkUrban-Datensatz. Auf beiden Benchmarks erzielt sie den aktuellen Stand der Technik hinsichtlich Genauigkeit und Effizienz. Zum Beispiel verbessert sie auf dem Wireframe-Datensatz im Vergleich zur bisher besten Methode L-CNN das anspruchsvolle mittlere strukturelle Durchschnittspräzisionsmaß (msAP) erheblich (2,8%-punkte absolute Verbesserung) und erreicht 29,5 Bilder pro Sekunde (FPS) auf einer einzelnen GPU (89%-punkte relative Verbesserung). Eine systematische Abstraktionstudie wurde durchgeführt, um die vorgeschlagene Methode weiter zu rechtfertigen.