未校正単眼画像からの消失点検出に関する新しいアプローチを提案する。従来の最先端手法とは異なり、本手法では観測シーンに関する事前仮定を一切行わない。本手法は畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に基づくものであり、自然画像ではなく、画像内で検出された直線を逆ゴノモニク投影により球面に変換したガウス球表現を用いる。このアプローチにより、ラベル付き画像の必要性を排除し、合成データを用いた学習が可能となる。本手法は、3つの水平線推定ベンチマークデータセットにおいて競争力ある性能を達成した。さらに、本消失点検出アルゴリズムが活用可能な追加の応用例についても示す。