持続可能な水産業のために，漁獲物の詳細情報を収集する資源調査が行われているが，職員による多くの手作業が負担となっており，作業の効率化が求められている．そこで，我々は資源調査を自動化するシステムを開発しているが，見た目の似た魚が多く，かつ計測可能なサンプル数が限定的であるという課題がある．本研究では，深層学習を用いた詳細画像分類モデルと基盤モデルを用いた手法を提案する．魚種分類における詳細画像分類モデルの有効性を評価したうえで，基盤モデルによる背景除去が推定精度に与える影響を明らかにする．本手法により魚種の詳細分類における推定精度を向上させることで，正確な資源調査の効率化を図ることを目的とする．