多くの日本古典籍はくずし文字で書かれている。くずし文字は文章を速く書くために、簡略化された日本文字の書体である。現代、あまり使わないために、これらの日本古典籍を解読が難航している。深層学習は、物体認識として幅広く応用されたため、くずし文字の認識にも貢献できると考えられる。従って、我々は深層学習を用いたくずし文字の認識を目指している。本研究は、今年4月に新しく提案されたCenterNetを用いて、くずし文字の自動認識を実現し、評価を行った。オープンデータ共同利用センターにより提供された4000種文字で、60万枚の文字画像を用いて学習を行い、その結果をAlexNetとの比較を行った。