単一のモノクロム室内パノラマから深度マップを推定するための新しい深層ニューラルネットワークを提案する。本ネットワークは、等距離円筒投影（equirectangular projection）上に直接処理を実行し、室内360度画像が持つ特性を活用する。人間が設計・構築する室内空間において重力が重要な役割を果たすという事実に着目し、球面を垂直方向のスライスに簡潔に表現する手法を提案する。さらに、これらのスライス間の長期的および短期的な関係性を活用することで、等距離円筒投影における深度マップを復元する。本設計により、深層ネットワークであっても抽出された特徴量における高解像度情報を維持することが可能となる。実験結果から、特に実世界データにおいて、現在の最先端手法を上回る予測精度を達成することが示された。