我々は、人工環境における水平消滅点と天頂消滅点の検出に新しい手法を提案します。既存の手法では、まず候補となる消滅点を見つけ、相互直交性を強制することで外れ値を取り除くという傾向が支配的です。しかし、我々の手法はこのプロセスを逆転させています：水平線の候補集合を提案し、その中に含まれる消滅点に基づいて各候補を評価します。我々のアプローチにおいて重要な要素は、深層畳み込みネットワークを使用して抽出される全体的な画像コンテキストであり、これにより考慮される候補集合が制約されます。我々の手法はマッハタントワールド仮定（Manhattan-world assumption）を行わず、単一の水平消滅点のみを持つシーンでも効果的に動作できます。我々は3つのベンチマークデータセットでアプローチを評価し、それぞれで最先端の性能を達成しました。さらに、我々のアプローチは以前の最良の手法よりも著しく高速です。