熟練作業者の高齢化と人手不足が深刻化する水産業の現場では、漁獲物の選別作業を初心者でも容易かつ正確に行える選別支援技術が必要とされている。 現場の選別作業では、魚体が重なり合ったり手で隠れたりする状況が頻発するが、既存の汎用モデルは、魚体全体が写っている完全画像を対象としているため、こうした魚体の一部が欠損した画像を直接入力した場合、精度にばらつきが生じる可能性がある。そこで本研究では欠損魚体画像に対するロバスト魚種分類を目的として、実際の漁港で撮影した選別作業動画から魚体画像と欠損度アノテーションを体系的に構成する実画像ベンチマークを整備する。