近年,深層学習に基づく物体検出アルゴリズムを用いた魚種識別に関する研究が実施されている.当該分析手法が普及すれば,より少ない労力で膨大な魚類の生息情報データを分析することができる.一方,魚類の検出・識別において,画像に写り込んだ魚類のどのようなパラメータが精度を向上させる上で重要であるかについては,あまり議論されていない.本研究では,YOLOv8を用いた水槽内を遊泳するオイカワ,カワムツおよびドジョウの魚種識別を実施した.加えて,YOLOv8による推論結果を魚体の形状および体表色に関するパラメータを説明変数としたSVMを用いて補正し,補正の有無に伴う識別精度の変化を分析した.その結果,SVMを用いて補正することでドジョウの識別精度が向上した.一方,魚体形状が類似するオイカワおよびカワムツの識別精度は悪化した.
YOSHIDA et al. (Thu,) studied this question.