ディープラーニングによる物体検出では, データ数が多くなると精度が上がる傾向にあるが，高い精度を得るには数千数万のデータが必要となる. しかし，人の目では判別が困難である擬態生物はデータを集めるのが困難である．そこで本研究では擬態生物を検出対象とし, 少ないデータ数での検出を目的とする. エッジ検出等の前処理を行い, YOLOv5で学習し検出をおこなったところ，検出精度があまり上がらない傾向が見られた．そこで物体が多数ある場合や小さい場合でも正確に検出可能であるとされるSSDで学習、検出をおこなったところ検出精度が高くなる傾向が見られ，SSDが擬態する生物の検出において有用と判明した．