在北海道，蟹類捕撈受到嚴格限制，特別是，除非獲得許可，否則完全禁止以研究為目的捕獲雌蟹。如果你能透過外觀區分雌蟹和雄蟹，就更容易捕獲它們，這對於防止過度捕撈雌蟹也很重要。由於生殖器官的形狀不同，從腹側可以很容易地目視確定雄性和雌性，但捕獲時它們的甲殼朝上，因此很難目視確定性別。不過，漁民說，看背側就很容易辨別。

　因此，在這項研究中，我們利用深度學習從螃蟹的甲殼和腹側圖像來確定螃蟹的性別。深度學習（可解釋的人工智慧）被應用於在北海道 Oshamanbe 拍攝的 60 名男性和 60 名女性的攝影影像。使用的深度學習演算法是AlexNet、VGG-16和ResNet-50神經網路。

　結果，VGG-16的正確答案率最高。作為判斷依據的顯示受影響區域的熱圖*在腹部的生殖器形狀附近強烈出現。雄性熱圖突出顯示了甲殼的底部，而雌性熱圖突出了甲殼的頂部。基於深度學習演算法的背甲側面影像識別，可以比人眼檢查更準確地識別性別。

　鯨蟹是重要的水生資源，利用深度學習區分性別的能力是保護鯨蟹的重要發現，也可用於開發高效的畜牧養殖技術。此外，這項工作產生的深度學習演算法可以應用於其他物種的螃蟹，並有助於建立有效的確定螃蟹性別的方法。

*編者註：一種使用顏色視覺化資料強弱的分析工具。

論文信息：[科學報告] 透​​過深度神經網路影像辨識來辨識馬毛蟹 Erimacrus isenbeckii（Brandt，1848）的性別