本論文では、画像内の線分をリアルタイムで検出する新しい深層畳み込みモデル、Tri-Points Based Line Segment Detector (TP-LSD) を提案します。従来の関連手法は通常、ヒューリスティックな後処理または追加の分類器に依存する二段階戦略を使用していました。より高速かつコンパクトなモデルによる一括検出を実現するために、我々は三点表現（tri-points representation）を導入し、各線分の根点と二つの端点のエンドツーエンド予測に線分検出を変換しました。TP-LSD には二つのブランチがあります：三点抽出ブランチと線セグメンテーションブランチです。前者は根点のヒートマップと二つの端点のディスプレースメントマップを予測します。後者は背景から直線上のピクセルをセグメンテーションします。さらに、線セグメンテーションマップは最初のブランチで構造的な事前情報として再利用されます。また、新たな評価指標も提案し、Wireframe および YorkUrban データセット上で当手法を評価しました。これにより、最新の手法と比較して競争力のある精度だけでなく、$320 \times 320$320×320 の入力サイズで最大78 FPS のリアルタイム実行速度が達成できることを示しています。