既存の物体検知AIの検知結果を再学習なしで高精度に補正するAI技術「DetRefiner」を開発

日立製作所は、既存の物体検知AIの検知結果を後付けで高精度に補正するAI技術「DetRefiner」を開発した。画像全体の状況を示す特徴と細かい領域ごとの特徴を特徴統合モジュールで統合的に分析・予測し、元の検知結果と組み合わせることで誤検知の抑制と見逃しの低減を両立する。検証では、Grounding DINOやLLMDetなどの最新物体検知モデルで最大50%以上の精度改善を確認。追加の処理時間は一般向けPC環境（CPU: Intel Core i9、GPU: RTX 2080 Ti）で画像1枚あたり0.1秒程度と極めて短い。本技術はモデルの内部構造やパラメータに依存しない「モデル非依存型」のため、再学習や改修が不要で、API経由のブラックボックス型AIにも適用できる。本成果は2026年6月3日〜7日に開催される国際学会「CVPR 2026」のFindings Trackにて「DetRefiner: Model-Agnostic Detection Refinement with Feature Fusion Transformer」として発表される。今後は日立の「Lumada 3.0」を支える技術として、製造現場の製品検査、設備保守、インフラ監視、空撮画像解析などに展開し、安全確保や業務効率化に貢献していく。