海底のサンゴの生態を調べる手法として、コドラート法が用いられる。コドラート法では、画像内の基質から人間が目視で判断したデータを統計データとして扱うが、数の多さから作業者に大きな負担がかかるという問題点がある。先行研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いてサンゴの自動判別を行った。本研究の目的は、CNNを用いてコドラート画像内の多点基質判別を行うことで誤判別の置き換えによる精度の向上を目指すことである。本報告では、多点基質判別を行うために等間隔で判別を行い、さらにbatch sizeの変更による評価実験を行った。