深層学習を用いた物体検出では，データ数に比例して精度が上がる傾向にあるが，大量のデータ収集は困難であることが挙げられる．これに対処する手段として，データ拡張を用いることが一般的である．拡張手法の一つにエッジ検出があり，これは物体の輪郭情報のみを強調することで背景の複雑さに影響されにくいという利点を持つ．また，擬態生物の検出においてエッジ検出を用いた拡張が有効であることが報告されている．従来手法ではエッジ検出のパラメータを固定していたが，本研究では検出パラメータを変化させて拡張をおこない，有効性について調査した．その結果，本研究の手法が検出精度向上に有効であることが判明した.