YOLOを使った水槽内の魚類の検出—トラフグを例に

本稿では，物体検出用のニューラルネットワークであるYOLOをAI行動解析ツールとして用いた，魚類の行動解析について紹介する．アノテーションにはVoTTを使用し，Google Colaboratory上にインストールしたYOLOに水槽内を泳ぐトラフグの画像を学習させることで，「トラフグ検出AI」を作成する．演習として実施している手順をそのまま掲載しており，学習データは画像15枚と非常に少ないが，高い推論精度でトラフグの自動検出が行えることを示す．推論された位置座標を使って各個体の動きを追跡することで，個体間距離や運動量算出などのさらなる行動解析も可能である．