在北海道，蟹类捕捞受到严格限制，特别是，除非获得许可，否则完全禁止以研究为目的捕获雌蟹。如果你能通过外观区分雌蟹和雄蟹，就更容易捕获它们，这对于防止过度捕捞雌蟹也很重要。由于生殖器官的形状不同，从腹侧可以很容易地目视确定雄性和雌性，但捕获时它们的甲壳朝上，因此很难目视确定性别。不过，渔民说，看背侧就很容易辨别。

　因此，在这项研究中，我们利用深度学习从螃蟹的甲壳和腹侧图像来确定螃蟹的性别。深度学习（可解释的人工智能）被应用于在北海道 Oshamanbe 拍摄的 60 名男性和 60 名女性的摄影图像。使用的深度学习算法是AlexNet、VGG-16和ResNet-50神经网络。

　结果，VGG-16的正确答案率最高。作为判断依据的显示受影响区域的热图*在腹部的生殖器形状附近强烈出现。雄性热图突出显示了甲壳的底部，而雌性热图突出了甲壳的顶部。基于深度学习算法的壳侧图像识别，可实现比人眼检查更准确的性别识别。

　鲸蟹是重要的水生资源，利用深度学习区分性别的能力是保护鲸蟹的重要发现，也可用于开发高效的畜牧养殖技术。此外，这项研究产生的深度学习算法可以应用于其他物种的螃蟹，并有助于建立有效的确定螃蟹性别的方法。

*编者注：一种使用颜色可视化数据强弱的分析工具。

纸张信息：[科学报告] 通过深度神经网络图像识别来识别毛蟹 Erimacrus isenbeckii（Brandt，1848）的性别