現在日本では高度経済成長期以降に整備された道路の老朽化が進んでいる．道路の老朽化の点検はコストのかかる路面性状測定車や，目視による点検を行っているため，低コストかつ効率の良い点検方法が必要である．本稿ではFaster R-CNNを用いた路面のひび割れの検出とカテゴリー推定のモデルを構築する．Faster R-CNNの学習ネットワークには事前学習済みネットワークResNet-50を利用し，転移学習を行う．また，ひび割れの検出をする際に使用するアンカーボックスのサイズを学習データセットのひび割れのサイズの統計から自動的に決定することによってアンカーボックスの最適化を効率よく行っている．以上により，低コストで効率的なひび割れの検出を目指す．