[4H3-J-13] AI応用: 農林水産

[4H3-J-13-03] CNNを用いたサケの雌雄判別の試み

〇阿部 周司¹、石畑 宏明¹ (1. 東京工科大学)

キーワード：CNN、サケ、雌雄判別

水産業界における省人化の一助として、畳み込みニューラルネットワークによる画像識別によってサケの雌雄判別が可能か試みることを目的とした。2年分のサケの雌雄の画像データをVGG16を改変したニューラルネットワークに学習させた。撮影年度が同じ学習データとテストデータの組み合わせにおいて、雌雄判別の結果は高い正答率を示したが、学習データとテストデータの撮影年度が異なるとその正答率は著しく低下した。また、2年分の撮影データを学習させた場合、いずれの年度のテストデータでも雌雄判別の正答率は高い値を示した。Gradcamを用いてCNNによる注目部位を出力した結果、サケの雌雄判別には魚体だけでなく背景にも注目することがあった。そのため正確な雌雄判別には背景情報のコントロールが重要であることがわかった。