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실시간 비전 시스템 설계 포인트

토요일, 1월 10, 2026

현장에서 실시간 영상 처리 시스템을 설계해 본 경험이 있다면 누구나 느끼게 되는 고민이 있습니다. 모델의 정확도도 중요하지만, 제한된 자원에서 얼마나 빠르게, 안정적으로 추론을 수행할 수 있는지가 실전에서는 훨씬 중요합니다. 특히 엣지 디바이스나 CPU 기반 장비 위에서 다수의 카메라 영상을 동시에 처리해야 하는 경우, 단순히 좋은 딥러닝 모델만으로는 감당하기 어려운 현실적인 한계에 부딪히게 됩니다. 이러한 한계를 극복하기 위해, ROI(Region of Interest) 설정과 같은 처리 범위 최적화 전략이 반드시 필요합니다. 본 글에서는 실시간 비전 시스템 설계에서 고려해야 할 핵심 포인트들을 정리하고, 리소스를 효율적으로 사용하는 방법을 중심으로 안내드리겠습니다. 1. 하드웨어 자원과 처리 프레임의 균형 실시간 비전 시스템은 일반적인 오프라인 모델 학습 환경과 전혀 다릅니다. 서버급 GPU를 사용하지 않고, 작은 엣지 디바이스나 산업용 카메라 내부의 연산 장치로 처리해야 하는 경우가 많기 때문에 자원 사용에 대한 계획이 매우 중요합니다. 영상의 해상도, 프레임 수, 처리 주기, 추론 시간은 모두 서로 영향을 주며, 하나라도 과도하면 전체 시스템이 지연되거나 멈추는 현상이 발생합니다. 예를 들어, 초당 30프레임 영상을 처리해야 하는데 추론 속도가 프레임당 150밀리초가 소요된다면, 시스템은 밀려드는 영상 데이터를 따라가지 못하고 지연이 누적되게 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 영상의 해상도를 줄이거나, 프레임 수를 조절하거나, 특정 프레임마다 추론을 수행하는 전략이 필요합니다. 여기에 더해, 한 화면 전체를 항상 처리하는 것이 아니라 필요한 영역만 선택적으로 처리하는 방식이 매우 효과적입니다. 2. ROI 설정을 통한 연산 최소화 전략 ROI는 관심 영역을 의미하며, 영상에서 특정 부분만을 추출하여 분석하거나 처리를 수행하는 기법입니다. 실시간 시스템에서는 전체 프레임을 모델에 입력하는 대신, 사전에 정의된 영역이나 조건에 따라 추...

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YOLO와 SegFormer 통합 활용 사례

금요일, 1월 09, 2026

저는 실제로 YOLO와 SegFormer를 함께 사용하는 프로젝트를 진행했던 경험이 있습니다. 주목적은 CCTV 엣지 디바이스에서 실시간으로 특정 구역의 객체를 추적하는 시스템이었으며, 이를 위해 SegFormer를 활용해 ROI(Region of Interest) 영역을 먼저 분할하고, 해당 영역에만 YOLO를 적용하여 사람이나 차량을 추적하는 구조를 구성했습니다. 이 접근 방식은 불필요한 영역을 사전에 제거함으로써 처리 속도를 개선하고, 오탐지 확률을 줄이는 데 큰 효과가 있었습니다. 이러한 방식처럼 SegFormer와 YOLO는 상호 보완적으로 작동할 수 있으며, 다양한 실제 환경에서 활용 가능한 조합입니다. SegFormer로 ROI 영역 지정 후 YOLO로 객체 추적 제가 진행했던 프로젝트는 다중 CCTV가 설치된 공공시설에서 실시간으로 사람의 이동 경로를 추적하는 것이 목표였습니다. 전체 프레임을 YOLO로 처리하면 정확도는 확보되지만, 프레임당 연산량이 커져 엣지 디바이스에서는 실시간 처리가 어렵다는 문제가 발생했습니다. 이를 해결하기 위해, SegFormer를 먼저 적용하여 관심 영역만 추출하고, 이 영역에 대해서만 YOLO를 수행하는 방식으로 시스템을 구성했습니다. 예를 들어, SegFormer를 이용하여 건물 내부와 외부, 벽면, 통로 등을 정확히 분할한 후, 통로에 해당하는 마스크 영역만 추출하였습니다. 이후 마스크와 입력 이미지를 곱하여 통로에 해당하는 부분만 남긴 이미지에서 YOLO로 사람을 탐지하고, 객체 추적 알고리즘을 추가로 적용하여 사람의 이동을 추적할 수 있었습니다. 이를 통해 연산량이 약 40% 이상 감소했고, 오탐률 역시 통계적으로 낮아졌습니다. 특히 야간 영상이나 빛 반사가 심한 환경에서도 배경 정보를 제거한 채 탐지할 수 있어 매우 유의미한 성능 향상이 있었습니다. 이러한 방식은 기존 YOLO 단독 구조로는 어려웠던 ‘의미 기반 탐지’가 가능해졌다는 점에서 실무적인 가치를 확인할 수 있었습니다. 실시간성 요구...

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객체 탐지 vs 이미지 분할 비교

목요일, 1월 08, 2026

프로젝트 초기에는 객체 탐지를 사용할지, 이미지 분할을 사용할지 판단하는 데 꽤 오랜 시간을 들였습니다. 두 기술 모두 입력 이미지를 분석하고 시각적 정보를 추출한다는 점에서 유사하지만, 출력 결과와 적용 목적은 명확히 다릅니다. 특히 자율주행, 제조, 의료 영상과 같은 실제 응용 분야에서는 각 기술의 차이를 정확히 이해하고, 요구사항에 맞는 방식을 선택하는 것이 모델 성능과 효율성에 직결됩니다. 본 글에서는 객체 탐지(Object Detection)와 이미지 분할(Image Segmentation)을 구조, 출력 형식, 학습 방식, 실제 활용 사례 측면에서 심층 비교하여 설명하고자 합니다. 출력 구조의 근본적인 차이 객체 탐지는 이미지에서 '무엇이 어디에 있는가'를 예측하는 것이 핵심입니다. 모델은 이미지 내 객체의 클래스와 해당 객체의 경계 박스 좌표(x, y, w, h)를 출력합니다. 예를 들어 YOLO 모델의 경우, 여러 anchor box를 기준으로 다양한 위치에 존재할 수 있는 객체의 유무, 클래스, 위치 정보를 동시에 예측합니다. 반면 이미지 분할은 '이미지의 각 픽셀이 어떤 클래스에 속하는가'를 예측합니다. 이 중에서도 시맨틱 분할(Semantic Segmentation)은 같은 클래스의 객체를 하나의 영역으로 처리하며, 인스턴스 분할(Instance Segmentation)은 같은 클래스 내에서도 객체별로 구분된 마스크를 생성합니다. SegFormer와 같은 모델은 픽셀 단위의 클래스 정보를 정교하게 예측해 시각적으로 매우 정밀한 출력을 생성합니다. 즉, 객체 탐지는 바운딩 박스 기반으로, 이미지 분할은 픽셀 기반의 마스크로 결과가 표현된다는 점에서 근본적인 차이가 존재하며, 이로 인해 각 기술은 서로 다른 응용 분야에 적합하게 사용됩니다. 기술 구조 및 학습 방식의 차이 객체 탐지 모델은 주로 백본 CNN 또는 트랜스포머 기반 인코더를 사용하며, 마지막에 바운딩 박스 회귀와 클래스 분류를 위한 헤...

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SegFormer 기반 커스텀 분할 예제

수요일, 1월 07, 2026

실제로 커스텀 이미지 분할 프로젝트를 진행할 때, SegFormer를 선택한 이유는 높은 정확도뿐 아니라 다양한 데이터셋과 환경에 유연하게 적용할 수 있는 구조적 장점 때문이었습니다. 하지만 처음 SegFormer를 직접 적용하는 입장에서는 모델 아키텍처보다도 데이터셋 구성, 설정 파일 수정, 학습 파이프라인 이해 등의 실무적인 부분에서 어려움을 겪는 경우가 많았습니다. 본 글에서는 커스텀 데이터셋을 기반으로 SegFormer 모델을 적용하여 학습부터 추론까지 진행하는 전 과정을 예제로 정리해 보겠습니다. 1단계 – 커스텀 데이터셋 준비 및 구성 SegFormer는 이미지와 해당 마스크 파일 쌍으로 구성된 데이터셋을 요구합니다. 마스크는 클래스 별로 픽셀 값이 지정된 정수 인덱스 형식이어야 하며, 색상 기반이 아닌 단일 채널의 8비트 PNG 포맷이 일반적입니다. 각 이미지와 마스크는 동일한 파일명을 가지며, 각각의 폴더에 분리 저장됩니다. 예를 들어 자율주행 도로 분할 데이터를 활용하는 경우, 각 이미지에는 도로, 차선, 차량, 보행자 등이 포함되어 있으며, 마스크에는 각 클래스에 대응하는 픽셀 인덱스가 지정됩니다. 클래스 수가 4개라면 0부터 3까지의 값으로 마스크가 구성되어 있어야 하며, SegFormer 설정에서 `num_classes`를 4로 명시해야 합니다. 학습과 검증 데이터는 8:2 혹은 7:3 비율로 나누어 사용하는 것이 일반적이며, 이를 자동으로 수행하는 스크립트를 통해 이미지와 마스크를 `train`과 `val` 디렉토리로 이동시킬 수 있습니다. 이 과정을 자동화하면 재사용성과 실험 반복 효율이 높아집니다. 2단계 – MMSegmentation을 통한 SegFormer 설정 SegFormer를 실전에서 사용하려면 MMSegmentation 프레임워크 기반의 설정을 이해하고 수정할 필요가 있습니다. 우선 원하는 SegFormer 백본 모델 구성을 선택한 뒤, 해당 구성 파일을 복사하여 새 프로젝트에 맞게 수정합니다. 기본 구성...

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SegFormer 다양한 데이터셋 적용법

화요일, 1월 06, 2026

SegFormer를 실제 프로젝트에 적용하면서 다양한 데이터셋에 대한 호환성과 유연성이 얼마나 중요한지 몸소 체감했습니다. 특히 공개 데이터셋뿐 아니라, 자체적으로 구축한 커스텀 데이터셋을 활용해야 할 때는 포맷, 클래스 정의, 분할 비율 등 여러 요소를 직접 설정해야 했습니다. 다행히도 SegFormer는 다양한 데이터셋 포맷과 구조에 유연하게 대응할 수 있도록 설계되어 있어, 기본 구조만 이해하고 나면 새로운 데이터셋을 손쉽게 적용할 수 있습니다. 본 글에서는 SegFormer를 여러 형태의 데이터셋에 적용하는 방법과 함께, 학습 및 검증 데이터셋을 자동으로 분리해 구성하는 전략까지 상세히 다루고자 합니다. SegFormer가 지원하는 데이터셋 구조 이해 SegFormer는 보통 MMSegmentation 프레임워크 또는 Hugging Face Transformers 라이브러리를 통해 구현되며, 데이터셋은 기본적으로 이미지와 마스크 쌍으로 구성됩니다. 이때 마스크는 클래스마다 픽셀 값을 달리하여 표현되며, 색상이 아닌 인덱스 기반의 정수값으로 저장되는 것이 일반적입니다. 대표적으로 ADE20K, Cityscapes, Pascal VOC, COCO Stuff 등의 데이터셋이 공식적으로 지원되며, 커스텀 데이터셋도 동일한 구조를 따르기만 하면 적용이 가능합니다. 이러한 데이터셋은 주로 다음과 같은 형태로 구성됩니다. 먼저 `images/train`, `images/val` 디렉토리에 이미지 파일이 위치하고, 대응되는 `annotations/train`, `annotations/val`에는 같은 이름의 마스크 파일이 존재합니다. SegFormer는 설정 파일에서 데이터셋 경로, 클래스 수, 클래스 이름 등을 정의하고, 이를 바탕으로 학습 시 자동으로 데이터를 불러옵니다. 이러한 구조만 맞춰주면, 기존에 사용하던 어떤 데이터셋도 쉽게 호환시킬 수 있습니다. 또한 다양한 이미지 해상도를 지원하므로, 고해상도와 저해상도 데이터가 혼합된 경우에도 이미지 ...

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SegFormer 학습 속도 개선 전략

월요일, 1월 05, 2026

SegFormer 모델을 실전 프로젝트에 도입했을 때, 예상보다 오래 걸리는 학습 시간과 높은 GPU 점유율로 인해 여러 차례 어려움을 겪은 경험이 있었습니다. 분할 정확도는 만족스러웠지만, 제한된 자원에서 빠르게 결과를 얻어야 하는 상황에서는 학습 속도 최적화가 반드시 필요했습니다. 특히 ROI(Region of Interest)를 활용한 학습 집중화 전략까지 병행하자 성능 손실 없이 학습 시간이 줄어드는 효과를 체감할 수 있었습니다. 본 글에서는 SegFormer 모델의 학습 속도를 높이는 전략과 ROI를 활용한 최적화 기법을 함께 정리합니다. SegFormer의 구조적 특징과 학습 속도에 미치는 영향 SegFormer는 트랜스포머 기반의 인코더와 간결한 디코더 구조로 구성된 세그멘테이션 모델로, Mix Vision Transformer(MiT) 백본을 사용합니다. 이 백본은 CNN보다 넓은 수용 영역과 전역적 문맥 정보를 학습할 수 있는 장점을 가지지만, 그만큼 연산량이 크고 메모리 사용도 높아질 수 있습니다. 특히 고해상도 이미지를 처리하는 경우, 자원 소모가 빠르게 증가하며 학습 속도가 느려지는 원인이 됩니다. SegFormer의 디코더는 비교적 경량화되어 있지만, 인코더가 입력 이미지를 여러 스테이지로 나누어 멀티스케일 특징을 추출하는 구조이기 때문에, 각 단계에서의 연산 최적화가 학습 속도에 큰 영향을 줍니다. 따라서 전체 모델의 구조를 이해한 후, 병목 구간을 파악하고 해당 부분에서 최적화를 진행하는 것이 효과적입니다. 또한, 학습 속도는 데이터 로딩, 증강, 하드웨어 설정 등 외부 요소에도 큰 영향을 받으므로 전체 파이프라인의 점검이 필요합니다. SegFormer 학습 속도 개선을 위한 주요 전략 첫 번째 전략은 데이터 입력 크기 조정입니다. SegFormer는 고해상도에서도 뛰어난 성능을 보이지만, 모든 이미지가 꼭 원본 해상도로 학습될 필요는 없습니다. 학습 초기에는 중간 해상도(예: 512x512 또는 768x768)로 시작...

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