私たちは画像内で線分を検出しつつその記述子を抽出する新しい手法、効率的な線分検出器および記述子（Efficient Line Segment Detector and Descriptor: ELSD）を提案します。従来のパイプラインでは検出と記述が別々に行われていましたが、ELSDは両方のために共有特徴量抽出器を利用し、SLAMや画像マッチングなどの上位タスクに必要な線分特徴量をリアルタイムで提供します。まず、一段階のコンパクトモデルを設計し、線分の最小表現として中点、角度、長さを使用することを提案します。これにより中心対称性も保証されます。また、非中心性抑制という手法を提案して、線の交差によって生じる断片的な線分を取り除きます。さらに、微細なオフセット予測を設計して中点の位置決めを改善します。次に、線分記述子ブランチを検出器ブランチと統合し、両ブランチをエンドツーエンドで共同訓練します。実験では、提案されたELSDはWireframeデータセットとYorkUrbanデータセットにおいて精度と効率性の両面で最先端の性能を達成しました。また、ELSDの線分記述能力は線マッチングタスクにおいても既存の手法を超える結果を得ています。