物体検出の学習では, 大量のデータが必要となる. しかし, 人間の目での判別が難しい擬態生物の検出をおこなう際, データ収集がほかの対象より困難な傾向にある.そのため画像数を増やすためにデータ拡張をおこなうことが一般的だが, 画風変換を利用したデータ拡張をおこなう研究は少ない.そこで本研究では画風変換によるデータ拡張を用いて擬態生物の検出精度向上を目的とする. 画風変換に使用するコンテンツ画像では擬態していない生物の画像を使用し, 疑似的な擬態生物の画像を生成した. その結果, データ拡張前後の検出率を比較したところ, 検出精度の向上が見られ, 擬態生物において画風変換によるデータ拡張が有用であることが判明した.