컴퓨터 IT 알리미

YOLO 기반의 객체 탐지 모델을 실제 프로젝트에 적용하면서 가장 많이 조정하게 되는 부분 중 하나가 바로 클래스 수 설정입니다. 처음에는 기본 제공되는 COCO 데이터셋 기반 구조를 그대로 사용하는 것이 편리하게 느껴졌지만, 실제 환경에서는 필요한 클래스만 남기거나 새로운 클래스를 추가하는 작업이 필수적이었습니다. 이 글에서는 YOLO에서 클래스 수를 변경하는 방법과 그에 따른 설정 파일 수정, 주의사항 등을 중심으로 커스텀 클래스를 적용하는 전체 과정을 정리하겠습니다. YOLO에서 클래스 수가 중요한 이유 YOLO는 이미지 내에서 객체의 위치와 함께 클래스까지 동시에 예측하는 모델입니다. 따라서 모델의 출력층은 클래스 수에 따라 결정됩니다. 예를 들어, COCO 데이터셋을 기준으로 사전 학습된 YOLO 모델은 80개의 클래스를 구분할 수 있도록 구성되어 있습니다. 하지만 사용자의 목적에 따라 1개에서 수십 개까지 클래스 수를 조정하여 사용할 수 있으며, 이 경우 모델 구조, 설정 파일, 데이터 구성 모두에 변경이 필요합니다. 클래스 수가 변경되면 출력층의 차원이 달라지므로, 학습을 다시 시작해야 하며 사전 학습된 가중치를 그대로 사용할 수 없습니다. 다만 백본 가중치는 전이 학습 개념으로 사용할 수 있으므로, 기존 모델을 활용한 효율적인 학습도 가능합니다. 클래스 수가 많은 경우에는 다중 분류로 인한 정확도 저하가 발생할 수 있고, 클래스 간 유사성이 클 경우 오분류도 늘어날 수 있으므로, 클래스 설계 단계에서부터 충분한 고려가 필요합니다. 클래스 수 조정에 따른 설정 변경 YOLO에서 클래스 수를 변경하기 위해서는 몇 가지 필수 설정을 수정해야 합니다. 가장 먼저 확인해야 할 것은 데이터 구성 파일입니다. YOLOv5 기준으로 `data.yaml` 파일에 클래스 수와 클래스 이름이 명시되어야 합니다. 예를 들어 클래스가 3개라면, nc 항목을 3으로 지정하고, names 리스트에 해당 클래스 이름을 차례로 입력합니다. 예시 구성은 다음과...

YOLO 기반 객체 탐지 모델을 실제 프로젝트에 적용하면서 가장 당황스러웠던 순간은, 학습이 완료된 모델이 예상치 못한 오류를 반복적으로 발생시킬 때였습니다. 예를 들어, 존재하지 않는 객체를 탐지하거나 전혀 다른 클래스로 오인하는 경우였습니다. 처음에는 모델 자체의 문제라고 생각했지만, 원인을 하나씩 분석해 나가면서 데이터 품질, 설정 값, 후처리 로직 등 다양한 요소들이 복합적으로 작용하고 있다는 사실을 깨달았습니다. 이 글에서는 YOLO 모델이 잘못된 감지를 일으키는 주요 원인과 그에 대한 해결 방안을 정리해보고자 합니다. 잘못 감지되는 대표적 유형들 YOLO에서 발생하는 감지 오류는 크게 네 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 첫째는 오탐지입니다. 이는 실제로 존재하지 않는 객체를 모델이 있다고 판단하는 경우입니다. 둘째는 미탐지로, 객체가 존재함에도 이를 인식하지 못하는 경우입니다. 셋째는 위치 오류로, 바운딩 박스의 중심이나 크기가 실제 객체와 맞지 않는 경우입니다. 넷째는 클래스 오분류로, 객체는 탐지했지만 잘못된 클래스에 할당되는 현상입니다. 이러한 오류는 개별적으로 또는 동시에 나타날 수 있으며, 각각의 원인을 파악하지 않으면 모델의 전반적인 신뢰도가 저하됩니다. 특히 안전, 보안, 의료와 같이 높은 정확도가 요구되는 분야에서는 이러한 감지 오류가 큰 문제로 이어질 수 있기 때문에, 사전에 원인을 분석하고 대응하는 것이 매우 중요합니다. 데이터 품질과 라벨링 오류 잘못된 감지의 가장 큰 원인 중 하나는 데이터 품질입니다. 학습에 사용된 이미지의 해상도가 낮거나, 특정 클래스에 대한 이미지가 충분하지 않은 경우 모델은 해당 객체를 일반화하는 데 어려움을 겪습니다. 예를 들어 사람 객체에 대한 학습 이미지가 대부분 정면 사진으로 구성되어 있다면, 측면이나 뒷모습에 대한 탐지 정확도는 현저히 떨어질 수밖에 없습니다. 또한 라벨링 오류 역시 주요 원인 중 하나입니다. 바운딩 박스가 객체를 정확히 둘러싸지 않거나, 클래스 ID가 잘못 지...

YOLO 기반 객체 탐지 모델을 실무 프로젝트에 도입해보면서 가장 먼저 부딪힌 벽은 바로 커스텀 학습 데이터였습니다. 공개된 데이터셋은 목적에 딱 맞지 않거나, 특정 클래스가 부족한 경우가 많았고, 결국 필요한 것은 직접 데이터를 수집하고 라벨링하여 학습에 적합한 형태로 준비하는 작업이었습니다. 이 과정에서 느낀 것은 모델 성능보다 데이터 준비가 훨씬 중요한 성공 요인이 된다는 점이었습니다. 본 글에서는 YOLO 시리즈에 맞는 커스텀 학습 데이터를 어떻게 만들고 구성해야 하는지에 대해 체계적으로 정리해보겠습니다. 커스텀 데이터셋 준비의 기본 개념 YOLO는 객체 탐지(Object Detection) 모델로, 이미지 내에 존재하는 객체의 위치와 클래스 정보를 동시에 예측합니다. 따라서 학습에는 이미지뿐 아니라, 각 객체의 위치 정보와 클래스 ID가 포함된 어노테이션(annotation)이 반드시 필요합니다. YOLO는 학습 시 객체의 경계 상자를 바탕으로 학습을 진행하므로, 라벨 포맷은 이미지마다 각 객체의 클래스와 바운딩 박스 좌표를 텍스트 형식으로 지정해야 합니다. YOLO의 라벨 파일은 이미지 파일명과 동일한 이름의 `.txt` 파일로 저장되며, 각 줄은 하나의 객체를 나타냅니다. 포맷은 다음과 같습니다: `[class_id] [x_center] [y_center] [width] [height]` 여기서 모든 좌표 값은 이미지 크기를 기준으로 정규화된 값(0~1 범위)으로 저장됩니다. 예를 들어 중심 좌표가 이미지의 정 가운데이고, 객체의 폭과 높이가 전체 이미지의 절반이라면, 해당 라인은 `0 0.5 0.5 0.5 0.5`처럼 표시됩니다. 데이터셋을 준비할 때는 최소 수백 장 이상의 이미지가 필요하며, 클래스 수에 따라 샘플 수를 균형 있게 배분하는 것이 중요합니다. 또한 다양한 배경, 조명, 크기, 각도에서 객체가 등장하도록 구성하면 학습된 모델이 실제 상황에서도 잘 동작할 확률이 높아집니다. 특히 실무에서는 단순한 정면 이미지보다 ...

이미지 분할 모델을 실시간 시스템에 적용해 본 경험은 단순한 학습 성능 그 이상의 과제를 던져주었습니다. 빠른 반응 속도, 낮은 지연 시간, 경량화된 추론 모델 등 실시간 환경에서는 예측 정확도와 함께 시스템 성능 최적화가 중요하게 작용합니다. SegFormer는 트랜스포머 기반이면서도 구조적으로 가볍고 효율적으로 설계되어, 실시간 분할에도 충분히 활용 가능한 모델로 평가받고 있습니다. 본 글에서는 SegFormer를 이용한 실시간 분할 시스템 구현 과정을 소개하고, 실무 적용에 필요한 요소들을 정리해 보겠습니다. SegFormer가 실시간 분할에 적합한 이유 SegFormer는 기본적으로 트랜스포머를 기반으로 한 모델이지만, 기존의 무거운 Vision Transformer들과는 달리, 경량화와 속도에 중점을 둔 구조로 설계되어 있습니다. MiT(Mix Vision Transformer)라는 계층형 인코더를 사용하여 이미지의 다양한 해상도 정보를 효율적으로 추출하며, 복잡한 skip connection이나 업샘플링 구조를 제거한 MLP 디코더 덕분에 연산량을 크게 줄였습니다. 이러한 구조는 추론 시간에 큰 이점을 제공합니다. 특히 MiT-B0부터 B5까지 다양한 크기의 백본 중, B0~B2 모델은 상대적으로 작은 메모리와 연산 자원으로도 충분한 성능을 발휘하며, 실시간 처리가 필요한 엣지 디바이스나 스트리밍 환경에서도 적용이 가능합니다. 또한 ONNX 변환, TensorRT 최적화, FP16 연산 등과 같은 하드웨어 가속 기법과의 궁합도 좋기 때문에 실시간 분할 프로젝트에 적합합니다. 추론 시에는 batch size를 1로 설정하고, 모델을 사전 컴파일하여 GPU 또는 CPU에서 직접 불러와 빠르게 처리할 수 있도록 구성합니다. 입력 이미지는 일반적으로 512x512 또는 640x640 해상도로 고정되며, 고정 입력 사이즈는 모델 최적화 및 ONNX 텐서 형상 고정에도 유리하게 작용합니다. 실시간 분할 파이프라인 구성 SegFormer 기반의...

SegFormer를 실제 프로젝트에 적용해 보며 가장 중요하게 느꼈던 부분은 단순히 모델을 학습시키는 것이 아니라, 성능을 최적화하고 결과를 해석하는 과정이었습니다. 특히 실시간 성능이 요구되는 환경에서는 정확도뿐만 아니라 추론 속도, 메모리 사용량, 클래스별 분할 성능까지 모두 고려해야 했습니다. 이 글에서는 SegFormer 모델을 학습한 이후 어떤 식으로 튜닝을 진행하고, 결과를 분석하여 성능을 개선할 수 있는지 실전 중심으로 소개드리겠습니다. SegFormer 학습 파라미터 튜닝 전략 SegFormer는 기본적으로 높은 성능을 보이지만, 데이터셋의 특성이나 요구 환경에 따라 파라미터 튜닝이 필요합니다. 가장 먼저 고려해야 할 것은 입력 이미지 크기입니다. 일반적으로는 512x512 또는 1024x1024로 리사이즈하여 학습하는데, 입력 크기가 클수록 분할 경계가 정밀해지는 반면, 연산량과 메모리 사용량이 급격히 증가합니다. 따라서 GPU 자원과 시간에 따라 적절한 해상도를 선택하는 것이 중요합니다. 다음으로는 학습률(learning rate)과 옵티마이저 설정이 성능에 큰 영향을 미칩니다. SegFormer는 기본적으로 AdamW 옵티마이저와 cosine learning rate decay 스케줄을 사용합니다. 그러나 초기 학습률이 너무 높거나 낮으면 모델이 수렴하지 않거나 학습 속도가 느려지는 문제가 발생할 수 있으므로, 1e-4~1e-5 수준에서 실험적으로 조정하는 것이 바람직합니다. 또한 warm-up 단계의 길이와 최소 learning rate를 설정하여 학습 초기에 안정성을 확보할 수 있습니다. 배치 크기(batch size)는 GPU 메모리 용량에 따라 조정되며, 일반적으로 4~16 사이에서 설정됩니다. 작은 배치 크기는 수렴 속도를 늦추고 성능 변동성을 유발할 수 있으므로, 가능하다면 최대한 큰 값을 사용하는 것이 좋습니다. 반면 데이터가 매우 다양하거나 클래스 불균형이 심한 경우에는 학습 안정성을 위해 gradient accu...

SegFormer를 실제 프로젝트에 적용하기 위해 처음으로 마주한 과제는 학습 데이터를 어떻게 구성할 것인가였습니다. 분할 모델의 성능은 대부분 데이터 품질과 라벨링 정확도에 크게 좌우되기 때문에, 단순히 이미지와 마스크를 모으는 것 이상으로 많은 요소를 고려해야 했습니다. 특히 다양한 해상도의 이미지와 복잡한 객체가 혼재된 환경에서 SegFormer를 학습시키기 위해선 체계적인 데이터 준비 과정이 필수였습니다. 이 글에서는 SegFormer 학습에 필요한 데이터 구성 방법, 라벨 포맷, 전처리 과정까지 전반적인 준비 가이드를 설명드리겠습니다. SegFormer 학습을 위한 데이터셋 구성 SegFormer는 시맨틱 분할(Semantic Segmentation) 모델로, 각 픽셀이 어떤 클래스에 속하는지를 예측하는 방식입니다. 따라서 학습에는 두 가지 정보가 필요합니다. 첫째는 원본 이미지이며, 둘째는 각 이미지와 1:1로 대응되는 분할 마스크입니다. 이 마스크는 이미지와 동일한 크기의 흑백 또는 팔레트 이미지로, 각 픽셀의 값이 클래스 ID를 의미합니다. 데이터셋을 구성할 때 가장 중요한 것은 이미지와 마스크 간의 정확한 일치입니다. 크기나 비율이 다를 경우 학습 과정에서 에러가 발생할 수 있으며, 작은 오차도 모델 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 일반적으로는 이미지와 마스크 파일명이 동일하고, 디렉터리 내에 각각 분리된 상태로 배치하는 것이 좋습니다. 클래스 수가 많을수록 라벨 간의 혼동 가능성이 높아지므로, 가능한 명확하게 클래스 정의를 해두는 것이 필요합니다. 예를 들어 road, building, tree, person, car 등 클래스별로 고유한 ID를 할당하고, 이를 학습 스크립트 또는 config 파일 내에서 명시해주어야 합니다. 특히 background 클래스의 경우 ID를 0으로 설정하는 것이 일반적이며, 이를 기준으로 나머지 클래스가 순차적으...

이미지 분할 모델을 실무에 적용하려 할 때 가장 고민되는 부분은 ‘정확도와 속도’라는 두 마리 토끼를 어떻게 잡을 수 있는가였습니다. 기존 CNN 기반 모델은 경량화는 가능하지만 정밀한 경계 추출이 어려웠고, 반대로 트랜스포머 기반 모델은 정확하지만 너무 무거웠습니다. 그 사이에서 SegFormer는 성능과 효율을 모두 만족시키는 모델로 등장하였고, 특히 그 구조적인 설계가 매우 인상 깊었습니다. 본 글에서는 SegFormer의 내부 구조를 중심으로 트랜스포머 기반이 어떻게 이미지 분할 문제에 적절히 적용되었는지를 상세히 분석하겠습니다. SegFormer의 전체 구조 개요 SegFormer는 크게 두 부분으로 구성되어 있습니다. 첫째는 트랜스포머 기반의 인코더(Encoder)이며, 둘째는 매우 단순화된 디코더(Decoder)입니다. 전체 구조는 입력 이미지를 Hierarchical하게 처리하는 MiT(Mix Vision Transformer) 백본 인코더를 통해 특징을 추출한 뒤, MLP 기반의 디코더로 이를 복원하여 시맨틱 분할 결과를 출력하는 방식입니다. 전통적인 분할 모델에서는 인코더-디코더 구조가 CNN을 기반으로 하고 있으며, 풀링(pooling)과 업샘플링(upsampling) 단계를 반복합니다. 그러나 SegFormer는 이 접근에서 벗어나, 인코더에는 트랜스포머 기반 계층형 아키텍처를 적용하였고, 디코더는 복잡한 업샘플링이나 스킵 연결 없이 다층 퍼셉트론(MLP)만을 사용합니다. 이러한 구조 덕분에 파라미터 수는 줄이면서도 성능은 기존 모델과 동등하거나 그 이상을 유지할 수 있게 되었습니다. SegFormer는 B0부터 B5까지 다양한 크기의 백본을 제공하며, 각각은 연산량과 정확도 측면에서 선택의 폭을 넓혀줍니다. 예를 들어 B0는 모바일 환경에서도 동작할 정도로 경량화되어 있고, B5는 높은 정확도가 필요한 분야에 적합합니다. 이와 같은 계층적 설계는 실제 산업 응용에서 매우 유용하게 작용합니다. MiT 백본: Hierarch...

딥러닝 프로젝트에서 이미지 분할을 다룰 일이 생기면서 다양한 모델들을 살펴보게 되었습니다. 기존에 많이 사용되던 U-Net이나 DeepLab 계열은 구조가 복잡하고 연산량이 많아 실시간 처리에 부담이 컸습니다. 그러던 중 SegFormer라는 모델을 접하게 되었고, 트랜스포머 기반이면서도 효율적인 연산 구조를 가진 이 모델이 실제 프로젝트에 적용하기에 적합하다는 판단을 하게 되었습니다. 이 글에서는 SegFormer의 구조와 특성, 그리고 기존 분할 모델과의 차이점에 대해 자세히 소개해드리겠습니다. SegFormer의 등장 배경과 핵심 개념 SegFormer는 2021년 NVIDIA에서 발표한 트랜스포머 기반의 시맨틱 이미지 분할(Semantic Segmentation) 모델입니다. 기존의 CNN 기반 분할 모델들이 가지는 한계를 극복하고, 트랜스포머의 전역 정보 처리 능력을 결합하여 높은 정확도와 효율적인 연산 성능을 동시에 추구하는 것이 특징입니다. 특히 연산 효율성과 실시간 성능까지 고려해 설계된 점에서 기존의 무거운 트랜스포머 모델들과 차별점을 보입니다. SegFormer는 크게 두 가지 구성 요소로 나뉩니다. 첫 번째는 Hierarchical Transformer Encoder로, 이미지를 계층적으로 나누어 각 단계에서 특징을 추출하고 통합합니다. 이 구조는 CNN의 피라미드 구조와 유사한 방식으로 작동하면서도, 트랜스포머의 전역 관계 추론 능력을 그대로 유지합니다. 두 번째는 Lightweight All-MLP Decoder로, 복잡한 업샘플링 구조 대신 MLP(다층 퍼셉트론)을 사용해 효율적으로 특징을 복원합니다. 이러한 설계 덕분에 파라미터 수가 적고 연산 속도가 빠른 것이 큰 장점입니다. 또한 SegFormer는 사전 학습된 MiT(Mix Vision Transformer) 백본을 사용하여 다양한 입력 크기와 해상도에 대응할 수 있으며, 다양한 크기의 모델(SegFormer-B0부터 B5까지)을 제공함으로써 실제 환경에 맞게 선택할...

YOLOv5 모델을 학습한 이후, 이를 실제 서비스에 적용하려 하니 ONNX 변환과 배포라는 또 하나의 큰 과제가 다가왔습니다. 로컬에서는 잘 작동하던 모델도 다양한 플랫폼에서 구동되려면 표준화된 형식으로 변환이 필요했고, 특히 추론 속도와 호환성을 고려한 ONNX 형식의 중요성을 다시금 체감하게 되었습니다. 본 글에서는 YOLO 모델을 ONNX로 변환하고, 다양한 환경에서 배포하는 전 과정을 상세히 안내드리겠습니다. ONNX란 무엇이며, 왜 필요한가 ONNX(Open Neural Network Exchange)는 다양한 딥러닝 프레임워크 간의 모델 호환성을 위한 표준 포맷입니다. YOLOv5와 같이 PyTorch 기반의 모델은 PyTorch 환경에서만 사용할 수 있지만, ONNX로 변환하면 TensorRT, OpenVINO, ONNX Runtime, Unity, C++ 애플리케이션 등 다양한 플랫폼에서 동일한 모델을 사용할 수 있습니다. 특히 실제 서비스 환경에서는 시스템 자원이나 언어 환경이 학습과는 다를 수 있기 때문에, 프레임워크 종속성을 제거하는 것이 매우 중요합니다. 예를 들어 IoT 디바이스나 경량화된 엣지 컴퓨팅 환경에서는 PyTorch를 직접 설치하기 어렵기 때문에, ONNX로 변환 후 최적화된 추론 엔진을 활용하는 방식이 널리 사용됩니다. 또한 ONNX는 추론 속도가 빠르며, GPU 또는 CPU 환경에 따라 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있습니다. YOLOv5 및 YOLOv8 모두 ONNX 변환을 공식적으로 지원하며, PyTorch 모델을 손쉽게 ONNX 형식으로 내보낼 수 있도록 명령어와 예시 코드를 제공합니다. ONNX로 변환된 모델은 구조와 파라미터를 그대로 유지하면서도, 프레임워크에 독립적인 방식으로 활용할 수 있습니다. YOLO 모델 ONNX 변환 절차 YOLOv5의 ONNX 변환은 공식 코드 저장소 내에서 export 스크립트를 통해 간단히 수행할 수 있습니다. 일반적으로는 학습이 완료된 best.pt 또는 l...

YOLO를 활용한 객체 탐지 프로젝트를 실제로 진행하면서, 예상치 못한 오류들로 인해 몇 차례 프로젝트를 중단해야 했던 경험이 있습니다. 모델 구조나 학습 과정 자체는 문서에 잘 정리되어 있었지만, 실전에서는 데이터셋 구성, 버전 충돌, 라벨 포맷 오류 등 다양한 문제가 발생했고, 이를 해결하는 데 상당한 시간이 소요되었습니다. 이 글에서는 YOLO 실전 프로젝트에서 자주 발생하는 오류들과 그 해결 방법을 단계별로 정리하여 공유드리고자 합니다. 1. 데이터 관련 오류 YOLO 프로젝트에서 가장 빈번하게 발생하는 오류는 학습 데이터셋 구성과 관련된 문제입니다. YOLO는 이미지와 동일한 이름의 텍스트 라벨 파일이 존재해야 하며, 각 라벨 파일은 클래스 번호와 바운딩 박스 정보를 포함해야 합니다. 라벨 파일이 누락되었거나 형식이 틀릴 경우, 학습이 시작되자마자 에러 메시지가 출력되며 중단됩니다. 예를 들어, 라벨 텍스트 파일 내에 숫자 외의 문자가 포함되어 있거나, 클래스 번호가 정의된 클래스 수를 초과하는 경우 오류가 발생합니다. 이를 방지하기 위해 라벨을 생성할 때 사용하는 툴에서 YOLO 포맷을 정확히 설정해야 하며, 라벨 파일을 수동으로 편집할 경우에는 좌표 값이 정규화되어 있는지, 클래스 번호가 양의 정수인지 반드시 확인해야 합니다. 또한 클래스 정의 파일과 라벨 파일 간의 불일치도 자주 발생하는 문제 중 하나입니다. 예를 들어, class.yaml 파일에 정의된 클래스 수가 3개인데 라벨 파일에서 4번 클래스를 사용하는 경우, YOLO는 해당 클래스가 없다는 오류를 출력하며 학습을 중단하게 됩니다. 이 경우 전체 라벨 파일을 스크립트를 통해 점검하고, 클래스 번호 범위와 정의 파일의 내용을 일치시키는 작업이 필요합니다. 2. 환경 및 의존성 문제 YOLO 프로젝트를 처음 실행할 때 가장 자주 접하는 오류 중 하나는 Python 패키지 버전이나 의존성 문제입니다. YOLOv5나 YOLOv8은 PyTorch 기반으로 동작하며, 종종 특정 ...

학교 졸업 프로젝트로 CCTV를 활용한 실시간 보행자 감지 시스템을 구현했던 적이 있습니다. 단순히 영상을 재생하는 것에서 나아가, 실시간으로 화면 내 사람을 탐지하고 그 수를 기록하는 기능이 필요했는데, YOLO를 활용하니 생각보다 효율적으로 시스템을 구축할 수 있었습니다. 이번 글에서는 YOLO를 활용하여 CCTV 영상 분석을 어떻게 수행할 수 있는지, 실전에서 어떤 방식으로 구성되는지에 대해 전체적인 흐름을 설명드립니다. YOLO와 CCTV 영상 분석의 만남 YOLO(You Only Look Once)는 객체 탐지 분야에서 가장 널리 사용되는 딥러닝 모델 중 하나입니다. 특히 실시간 성능에 특화된 구조를 가지고 있어, CCTV 영상처럼 프레임 단위로 빠르게 처리해야 하는 환경에 매우 적합합니다. 일반적으로 CCTV 영상은 초당 15~30프레임 수준의 스트림으로 제공되며, 이 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서는 높은 정확도뿐만 아니라 빠른 처리 속도가 요구됩니다. YOLO는 한 번의 forward 연산으로 여러 객체를 동시에 탐지할 수 있기 때문에, 다른 탐지 모델들보다 상대적으로 빠르고 경량화되어 있습니다. 특히 YOLOv5, YOLOv8 등 최신 버전들은 PyTorch 기반으로 구현되어 있어 GPU 환경에서 쉽게 최적화가 가능하며, 라즈베리파이 같은 경량 디바이스에서도 경량 모델을 활용하면 실시간 처리가 가능합니다. CCTV 영상 분석에 YOLO를 적용하면 다양한 응용이 가능합니다. 보행자 수 집계, 위험 지역 침입 탐지, 쓰러짐 감지, 특정 물체 소지 여부 확인 등 상황에 맞게 클래스만 정의해주면, 동일한 영상 스트림에 대해 다양한 정보를 추출할 수 있습니다. 이를 위해서는 우선 영상에서 프레임을 실시간으로 받아와 YOLO 모델에 입력하고, 그 결과를 해석하는 로직이 필요합니다. YOLO 기반 CCTV 분석 시스템 구성 방법 YOLO를 이용한 CCTV 분석 시스템은 보통 다음과 같은 단계로 구성됩니다. 첫째, 영상 스트림을 받아오는...

딥러닝 기반 객체 탐지 프로젝트를 시작할 당시, YOLO라는 이름은 익히 들어 알고 있었지만, 실제로 모델을 학습시키고 추론까지 구현해보는 과정은 생각보다 더 세심하고 복잡한 작업이었습니다. 단순히 모델만 불러와서 실행하면 끝일 줄 알았던 예측 과정이, 데이터 준비부터 파라미터 설정, 결과 시각화까지 여러 단계를 요구한다는 점을 직접 경험하며 깨달았습니다. 이번 글에서는 YOLO 모델을 활용해 객체 탐지를 수행하는 전체 흐름, 즉 학습부터 추론까지의 과정을 단계별로 설명드리겠습니다. 1. 데이터셋 준비와 환경 세팅 YOLO 모델 학습의 출발점은 적절한 학습 데이터를 준비하는 것입니다. 객체 탐지 모델이기 때문에 이미지와 해당 이미지 내 객체의 위치와 클래스 정보를 포함한 라벨 파일이 필요합니다. 라벨은 텍스트 형식으로 작성되며, 하나의 객체마다 클래스 번호와 바운딩 박스 중심 좌표(x, y), 박스의 폭과 높이를 0과 1 사이의 상대좌표로 표현합니다. 이미지마다 동일한 이름의 라벨 파일이 존재해야 하며, 학습용과 검증용 데이터를 분리해 구성하는 것이 일반적입니다. 데이터 준비가 완료되면 학습 환경을 구성해야 합니다. 보통 PyTorch 기반의 YOLOv5 또는 YOLOv8을 사용하며, Ultralytics에서 제공하는 공식 라이브러리를 통해 모델 로딩과 학습이 가능합니다. Python 환경과 함께 필요한 패키지를 설치하고, CUDA를 활용할 수 있는 GPU 환경이 갖춰졌다면 학습 준비가 완료된 것입니다. YOLOv5는 명령어 한 줄로도 학습을 시작할 수 있을 만큼 인터페이스가 간편하게 설계되어 있습니다. 2. 모델 학습 단계 YOLO 모델 학습은 미리 정의된 설정 파일과 학습 명령어를 통해 실행됩니다. 데이터셋에 대한 정보를 담고 있는 yaml 파일에는 클래스 수, 클래스 이름, 이미지와 라벨 경로 등이 포함되어 있으며, 이를 기반으로 모델이 데이터를 불러옵니다. 이후 학습을 시작하면 모델은 에폭 단위로 데이터를 순차적으로 학습하며, 손실 함수 ...

YOLO 모델을 처음 학습시켰을 때 기대만큼 성능이 잘 나오지 않아 당황했던 경험이 있습니다. 모델 아키텍처나 데이터셋 구성은 제대로 갖추었다고 생각했지만, 작은 객체를 제대로 탐지하지 못하거나 바운딩 박스의 위치가 일관되지 않은 문제들이 나타났습니다. 이후 YOLO의 앵커 설정과 이미지 스케일 조절 등 튜닝 요소를 하나하나 살펴보며 조정한 결과, 같은 데이터셋에서도 정확도가 크게 향상되는 것을 확인할 수 있었습니다. 이 글에서는 YOLO 모델을 더욱 효과적으로 활용하기 위한 핵심 튜닝 전략 중 앵커와 스케일 조절에 대해 다뤄보겠습니다. YOLO의 앵커 박스 개념과 조정 방법 YOLO 모델은 객체의 위치를 직접 예측하는 방식이지만, 그 예측은 사전에 정의된 여러 개의 앵커 박스를 기반으로 이루어집니다. 앵커 박스란 이미지 내에 다양한 크기와 비율을 가진 박스를 미리 정의해두고, 실제 객체가 이들 중 어떤 박스에 가장 잘 맞는지를 학습하는 방식입니다. YOLOv3부터 도입된 이 개념은 다양한 객체 크기에 대응하기 위한 장치이며, 작은 객체부터 큰 객체까지 모두 탐지할 수 있도록 합니다. YOLOv5에서는 기본적으로 9개의 앵커 박스를 사용하며, 각 스케일별로 3개씩 할당됩니다. 하지만 데이터셋의 특성에 따라 이 기본값이 최적이 아닐 수 있습니다. 예를 들어 특정 프로젝트에서 대부분의 객체가 매우 작거나 특정한 비율을 가진 경우, 기본 앵커 박스로는 탐지 성능이 떨어질 수 있습니다. 이럴 때는 앵커 박스를 재설정하여 모델이 더 적절한 후보 영역을 기준으로 학습할 수 있도록 해야 합니다. YOLOv5에서는 자동으로 앵커를 재계산해주는 기능을 제공하며, 명령어를 통해 데이터셋에 가장 잘 맞는 앵커 크기를 추천받을 수 있습니다. 이 작업은 k-means 클러스터링 방식으로 수행되며, 학습 데이터 내의 객체 크기 분포를 분석해 최적의 박스 크기를 찾아줍니다. 이를 통해 작은 객체의 탐지 성능을 높이거나 과도한 false positive를 줄일 수 있습니다. ...

YOLO를 활용해 객체 탐지 모델을 개발하던 중, 모델 설정보다 더 많은 시간을 들이게 된 부분이 바로 학습 데이터 구성과 전처리였습니다. 프로젝트 초기에는 단순히 이미지를 모으고 라벨을 붙이면 될 거라 생각했지만, 실제로는 정확한 라벨링, 디렉토리 정리, 클래스 관리 등 세부적인 작업이 모델 성능에 큰 영향을 주었습니다. 이 글에서는 YOLO 학습 데이터를 구성하는 방법과 필요한 전처리 절차를 단계적으로 설명 하도록 하겠습니다. YOLO 학습 데이터 구성 방법 YOLO 모델은 이미지 파일과 이에 대응하는 라벨 파일을 쌍으로 사용하여 학습합니다. 라벨 파일은 텍스트 형식으로 작성되며, 각 줄은 하나의 객체 정보를 담고 있습니다. 라벨 한 줄은 총 다섯 개의 항목으로 구성되며, 순서대로 클래스 번호, 중심 좌표 x, 중심 좌표 y, 박스의 너비, 박스의 높이를 입력합니다. 이때 모든 좌표와 크기 정보는 이미지 해상도 기준의 정규화된 값, 즉 0에서 1 사이의 실수로 표현되어야 합니다. 예를 들어 클래스 번호가 0이고 객체의 중심이 이미지 정중앙에 있으며, 폭과 높이가 이미지 크기의 절반이라면, 해당 라벨 파일에는 ‘0 0.5 0.5 0.5 0.5’ 와 같은 형식의 라인이 포함됩니다. 하나의 이미지에 여러 객체가 있을 경우 각 객체마다 한 줄씩 작성하며, 라벨 파일의 이름은 이미지 파일 이름과 동일하게 맞춰야 YOLO 학습 파이프라인에서 자동으로 매칭됩니다. 데이터를 구성할 때는 훈련용 이미지와 검증용 이미지, 그리고 각각에 해당하는 라벨 파일을 분리하여 정리해야 합니다. 일반적으로 'images/train', 'images/val' 폴더에 이미지를, 'labels/train', 'labels/val' 폴더에 라벨 파일을 배치합니다. 이를 통해 학습 시 데이터셋을 구분할 수 있으며, 학습 스크립트가 해당 경로를 참조해 자동으로 데이터를 불러올 수 있습니다. 정확한 라벨링과 전처리의 중요성 ...

대학 프로젝트에서 캠을 통해 실시간으로 사람을 감지하고, 특정 위치에 있는 객체를 자동으로 식별하는 과제를 진행한 적이 있습니다. 처음에는 단순히 이미지를 분류하는 방식으로 접근했지만, 영상 스트림에서는 그 방식이 전혀 맞지 않았습니다. 결국 YOLO를 사용하여 실시간 객체 탐지 기능을 구현하게 되었고, 이를 통해 이미지가 아닌 연속된 프레임 상에서도 객체의 위치와 종류를 빠르게 식별할 수 있었습니다. 이번 글에서는 YOLO를 활용하여 실시간 객체 인식 시스템을 구현하는 전체 과정을 정리해보겠습니다. YOLO 기반 객체 탐지의 개요 YOLO는 You Only Look Once의 줄임말로, 하나의 이미지 프레임에 대해 단 한 번의 네트워크 연산만으로 객체의 위치와 클래스를 동시에 예측하는 딥러닝 모델입니다. 이 방식은 빠른 속도를 제공하며, 실시간 영상에서도 적용 가능하다는 큰 장점을 가지고 있습니다. YOLO는 CNN 기반으로 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 bounding box 좌표와 클래스 확률을 동시에 출력합니다. YOLO의 실시간성이 가능한 이유는 모델 구조가 단일 패스 구조(single pass)로 되어 있기 때문입니다. YOLOv3부터는 멀티스케일 예측 기능이 도입되어 다양한 크기의 객체를 동시에 탐지할 수 있게 되었고, YOLOv5 및 YOLOv8에서는 구조적인 최적화와 anchor-free 방식의 적용을 통해 속도와 정확도가 더욱 향상되었습니다. 이러한 특징 덕분에 YOLO는 CCTV 모니터링, 드론 카메라, 로봇 비전 등 다양한 분야에서 실시간 탐지 시스템의 기반으로 사용되고 있습니다. YOLO의 객체 탐지 결과는 각 객체에 대한 바운딩 박스 좌표와 해당 클래스의 신뢰도 점수로 구성되며, 이를 활용하여 실시간으로 시각화하거나 후속 처리를 진행할 수 있습니다. 실시간 객체 인식을 구현하려면 카메라 프레임을 받아와 YOLO 모델에 전달하고, 모델의 출력 결과를 프레임 위에 표시하는 방식으로 진행됩니다. 실시간 객체 인식 시스템 구...

딥러닝을 활용한 객체 탐지 프로젝트를 처음 진행하면서 YOLO 모델을 접하게 되었고, 단순히 모델을 실행하는 수준을 넘어서 내부 구조를 이해하고 싶다는 필요성을 느꼈습니다. 왜 YOLO가 실시간 객체 탐지에 강한지, 어떤 방식으로 이미지를 처리하고 예측하는지 알고 나니 모델을 튜닝하거나 오류를 분석할 때 큰 도움이 되었습니다. 이번 글에서는 YOLO 모델의 전체 구조를 구성 요소별로 완전히 정리해보고자 합니다. YOLO의 전체 구조 개요 YOLO는 You Only Look Once의 줄임말로, 입력 이미지를 한 번에 처리해 객체의 위치와 클래스 정보를 동시에 예측하는 딥러닝 기반 객체 탐지 모델입니다. YOLO는 크게 세 가지 주요 구성 요소로 나뉩니다. 바로 백본(Backbone), 넥(Neck), 헤드(Head)입니다. 각각은 이미지로부터 특징을 추출하고, 다양한 스케일에서 정보를 통합하며, 마지막으로 객체의 위치와 클래스를 예측하는 역할을 수행합니다. YOLOv1부터 YOLOv8까지 버전이 발전하면서 구조적인 개선이 반복되었지만, 기본적인 흐름은 유지되어 왔습니다. YOLOv3에서는 Darknet-53을 백본으로 사용했고, YOLOv5에서는 CSPDarknet을 사용하면서 성능과 경량화 사이의 균형을 맞추었습니다. 최신 버전인 YOLOv8은 anchor-free 구조와 새로운 C2f 블록을 도입하여 효율성과 정확성을 동시에 개선했습니다. YOLO의 가장 큰 특징은 단일 신경망을 통해 예측을 수행한다는 점입니다. 이로 인해 R-CNN 계열처럼 복잡한 후보 영역 추출 과정 없이 빠르게 결과를 낼 수 있습니다. 이제 각 구성 요소를 자세히 살펴보겠습니다. 백본 – 특징 추출의 핵심 백본은 입력 이미지를 받아 CNN을 통해 고차원 특징 맵으로 변환하는 역할을 합니다. 초기 YOLO 모델에서는 Darknet-19 또는 Darknet-53을 사용했고, 이후 YOLOv5에서는 CSP(Cross Stage Partial) 구조를 기반으로 한 CSPDa...

딥러닝 프로젝트를 진행하던 중, 객체 탐지 모델을 선택해야 할 일이 있었습니다. 당시 YOLOv5는 이미 널리 쓰이고 있는 상태였지만, 최신 버전인 YOLOv8이 등장하면서 고민이 생겼습니다. 성능은 얼마나 차이가 날지, 기존 코드와 호환성은 있는지, 그리고 실제 프로젝트에서 어떤 모델이 더 나은 결과를 줄지에 대해 비교해볼 필요가 있었습니다. 이 글에서는 YOLOv5와 YOLOv8의 구조적 차이, 성능 비교, 실전 적용에서의 특징을 중심으로 정리해보겠습니다. YOLOv5와 YOLOv8의 구조적 차이 YOLOv5는 Ultralytics에서 개발한 PyTorch 기반의 객체 탐지 모델로, v1부터 v6까지 발전하면서 속도와 정확도 측면에서 균형 잡힌 성능을 보여주었습니다. 모델은 backbone, neck, head 구조로 구성되며, CSPDarknet을 기반으로 하고 PANet 구조를 neck에 사용합니다. 또 다양한 크기의 모델(yolov5n, s, m, l, x)을 제공해 사용 목적에 따라 선택이 가능하다는 장점이 있습니다. 반면 YOLOv8은 YOLO 시리즈의 최신 버전으로, 기존 구조에서 상당한 변화가 있었습니다. 첫째, YOLOv8은 anchor-free 방식으로 전환되었습니다. 이전까지는 사전에 정의된 앵커 박스를 기준으로 객체 위치를 예측했지만, YOLOv8은 중심점 예측 방식으로 더 단순하고 유연한 구조를 갖추었습니다. 둘째, 모델 구조도 개선되어 더 가벼우면서도 효율적인 C2f 구조를 도입했으며, neck 부분은 기존 PANet 대신 BiFPN 유사 구조가 적용되었습니다. 또한 head 부분은 디코더 성능을 향상시키기 위해 보다 세밀한 예측을 가능하게 설계되었습니다. YOLOv8은 Ultralytics에서 YOLOv5와 완전히 다른 코드베이스로 새롭게 개발한 모델입니다. 학습과 추론의 인터페이스도 새롭게 바뀌었으며, Python API 중심으로 조작할 수 있어 더욱 직관적인 사용이 가능해졌습니다. 이처럼 YOLOv8은 단순한 버전 ...

처음 CCTV 영상 데이터를 분석하는 프로젝트에 참여했을 때, 단순한 이미지 분류만으로는 원하는 결과를 얻기 어려웠습니다. 화면에 사람이 몇 명 있는지, 특정 사물이 어디에 있는지를 파악해야 했기 때문입니다. 그때 처음 접한 기술이 YOLO라는 객체 탐지 모델이었습니다. 단순히 이미지를 분류하는 것이 아니라, 이미지 안에서 ‘무엇이 어디에 있는지’를 한 번에 예측해주는 이 기술은 딥러닝을 실전 문제에 바로 적용할 수 있도록 만들어 주었습니다. 이번 글에서는 YOLO 객체 탐지의 개념과 실전 적용 방법을 단계별로 소개하겠습니다. YOLO 개요 – 객체 탐지란 무엇인가 객체 탐지(Object Detection)는 이미지나 영상 속에서 사물의 종류를 분류하고, 그 위치를 좌표로 찾아내는 기술입니다. 기존의 이미지 분류와 달리, 하나의 이미지에 여러 개의 객체가 있을 수 있으며, 각각에 대해 위치와 클래스 정보를 함께 출력해야 하기 때문에 더 복잡한 문제가 됩니다. YOLO(You Only Look Once)는 객체 탐지를 실시간으로 처리할 수 있도록 설계된 딥러닝 모델로, 한 번의 신경망 연산으로 이미지 전체를 분석하여 모든 객체를 동시에 예측합니다. 기존의 R-CNN 계열 모델들은 후보 영역을 따로 추출하고 분류하는 방식이었지만, YOLO는 입력 이미지를 SxS의 그리드로 나누고 각 그리드 셀이 객체를 포함하는지 여부와 위치, 클래스 확률 등을 예측하는 구조입니다. YOLO는 속도와 정확도 측면에서 균형을 잘 맞춘 모델로 평가받습니다. 특히 실시간 처리가 중요한 자율주행, 감시 시스템, 로봇 등 다양한 분야에서 많이 사용됩니다. YOLOv1부터 시작하여 현재는 YOLOv8에 이르기까지 여러 버전이 있으며, 각 버전마다 성능과 구조가 지속적으로 개선되어 왔습니다. YOLO 구조와 작동 원리 이해 YOLO의 기본 작동 방식은 다음과 같습니다. 먼저 입력 이미지를 고정된 크기로 조정한 후, 이를 SxS 그리드로 분할합니다. 각 그리드 셀은 자신이 담당...

딥러닝을 단순히 이론으로만 배울 때와 실제 프로젝트를 수행할 때의 차이는 생각보다 큽니다. 저 역시 처음 프로젝트에 참여했을 당시에는 모델 구조나 학습 방법만 알면 충분할 줄 알았지만, 실제로는 데이터 수집, 전처리, 모델 평가, 배포 등 모든 단계를 고려해야 했고 각 단계마다 시행착오를 겪었습니다. 이 글에서는 딥러닝 실전 프로젝트를 처음부터 끝까지 어떻게 구성해야 하는지, 전 과정을 단계별로 정리해 보겠습니다. 1단계 – 문제 정의와 데이터 준비 딥러닝 프로젝트의 시작은 명확한 문제 정의에서부터 출발합니다. 예를 들어 이미지 분류, 객체 탐지, 자연어 요약 등 어떤 문제를 풀고자 하는지, 입력과 출력은 무엇인지, 성능 지표는 무엇인지 구체적으로 설정해야 합니다. 이를 통해 어떤 데이터를 수집해야 할지, 어떤 모델이 적합할지를 판단할 수 있습니다. 문제가 정의되면 데이터 수집 및 정제가 다음 단계입니다. 이미지나 텍스트, 센서 데이터 등 문제 유형에 맞는 데이터를 확보해야 하며, 품질이 무엇보다 중요합니다. 예를 들어 라벨이 잘못된 이미지가 다수 포함되어 있다면 학습이 왜곡될 수 있고, 불균형한 데이터 분포는 모델 성능에 부정적인 영향을 미칩니다. 따라서 데이터 클렌징, 라벨 검증, 중복 제거 등의 작업이 반드시 선행되어야 합니다. 수집한 데이터를 훈련, 검증, 테스트 세트로 나누는 것도 필수입니다. 일반적으로 70:15:15 또는 80:10:10 비율로 분할하며, 무작위 분할보다는 클래스의 균형을 고려한 층화 추출(stratified sampling)이 권장됩니다. 또한 증강 기법을 통해 데이터의 다양성을 확보하는 것도 중요한 전략입니다. 예를 들어 이미지 회전, 자르기, 색상 변화 등을 적용하여 학습의 일반화 능력을 높일 수 있습니다. 2단계 – 모델 설계, 학습, 평가 데이터가 준비되면 본격적인 모델링 단계로 진입합니다. 먼저 문제 유형에 따라 적절한 모델 아키텍처를 선택해야 합니다. 이미지 처리라면 CNN, 시계열 분석이라면 RNN ...

처음 딥러닝 모델을 학습시키면서 가장 당황했던 점은, 똑같은 모델 구조를 사용해도 학습률이나 배치 크기만 조금 달라졌을 뿐인데 성능이 완전히 달라졌다는 사실이었습니다. 당시에는 이유도 모른 채 결과에 따라 무작정 수치를 바꾸며 반복 실험을 했지만, 나중에서야 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성을 제대로 깨달았습니다. 이 글에서는 학습률, 배치 크기, 에포크 수와 같은 핵심 하이퍼파라미터들을 어떻게 조정하고 최적화할 수 있는지 전략적으로 살펴보고자 합니다. 학습률 – 모델 수렴의 속도와 안정성 결정 학습률(Learning Rate)은 딥러닝 모델이 손실 함수의 기울기를 따라 이동할 때 한 번에 이동하는 거리의 크기를 결정하는 중요한 하이퍼파라미터입니다. 이 값이 너무 작으면 학습 속도가 느려지고, 너무 크면 손실 함수가 발산하거나 최적값을 지나쳐버릴 수 있습니다. 따라서 적절한 학습률 설정은 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 일반적으로 학습률은 0.1, 0.01, 0.001 등 로그 스케일로 시도해보며 적정 범위를 찾습니다. 최근에는 초기에는 큰 학습률로 시작했다가 점차 줄여나가는 학습률 스케줄링(Learning Rate Scheduling) 기법도 많이 사용됩니다. 대표적인 방법으로는 스텝 감쇠(Step Decay), 지수 감쇠(Exponential Decay), 코사인 주기(Cosine Annealing) 등이 있습니다. 또한 사이클링 러닝레이트(Cyclic Learning Rate)는 학습률을 주기적으로 증가와 감소를 반복하게 하여 지역 최적점에 빠지지 않도록 도와줍니다. 학습률을 자동으로 조정하는 옵티마이저도 존재합니다. 대표적으로 Adam, RMSProp 등의 옵티마이저는 학습률을 변수마다 다르게 조절하며, 초기 설정에 민감하지 않은 장점을 가지고 있습니다. 그러나 이 경우에도 전체적인 기본 학습률 설정은 여전히 중요하며, 경험적 탐색이 필요합니다. 학습 곡선을 주의 깊게 관찰하고, 손실 함수의 감소 속도와 안정성을 기준으로 적절한 학습률을...

딥러닝을 본격적으로 공부하던 초기에, 수천 장의 이미지를 학습시키는 작업에 며칠이 걸리던 경험이 있었습니다. 당시에는 CPU만으로 처리했기 때문에 연산 속도가 매우 느렸고, 하이퍼파라미터 튜닝도 부담이 컸습니다. 이후 GPU를 활용한 연산 환경을 구축하면서 학습 시간이 몇 시간 단위로 단축되었고, 이 변화는 딥러닝 프로젝트의 효율성에 엄청난 영향을 미쳤습니다. GPU와 병렬 연산 기술은 딥러닝 성능을 좌우하는 핵심 요소이며, 그 원리와 활용법을 제대로 이해하는 것이 매우 중요합니다. GPU의 구조와 딥러닝에 적합한 이유 GPU(Graphics Processing Unit)는 원래 그래픽 렌더링을 위해 개발된 하드웨어로, 수많은 코어를 이용해 데이터를 병렬로 처리할 수 있는 구조를 가지고 있습니다. 반면 CPU(Central Processing Unit)는 복잡한 연산을 순차적으로 처리하는 데 최적화되어 있어, 논리 연산이나 제어 흐름에 강점을 보입니다. 그러나 딥러닝 학습은 대규모 행렬 연산, 벡터 연산이 중심이기 때문에, GPU의 병렬 처리 구조가 훨씬 더 효율적입니다. GPU는 수천 개의 작은 코어를 갖추고 있어, 같은 연산을 여러 데이터에 동시에 적용하는 데 최적화되어 있습니다. 이 점은 딥러닝에서 중요한 전파, 역전파 과정에서의 행렬 곱셈과 같은 연산을 빠르게 처리하는 데 큰 이점을 제공합니다. 특히 컨볼루션 신경망의 경우, 필터를 여러 영역에 적용하는 연산이 대량의 병렬 처리로 이루어지므로 GPU의 구조와 매우 잘 맞습니다. 또한 최근에는 딥러닝에 특화된 GPU 아키텍처가 등장하면서, 메모리 대역폭, 텐서 연산, 배치 연산에 최적화된 기능이 탑재되고 있습니다. NVIDIA의 CUDA나 cuDNN과 같은 소프트웨어 생태계는 GPU의 연산 능력을 최대한 활용할 수 있도록 지원하며, 대부분의 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)도 이를 기반으로 동작합니다. 병렬 연산의 개념과 딥러닝에서의 적용 병렬 연산은 하나의 작업...

딥러닝을 처음 배우기 시작했을 때 가장 먼저 마주한 선택지는 어떤 프레임워크를 사용할 것인가였습니다. 강의나 튜토리얼에서는 TensorFlow를 사용하고 있었지만, 커뮤니티에서는 PyTorch가 더 직관적이라는 이야기가 많았고, Keras는 초보자에게 가장 쉽다는 평이 있었습니다. 다양한 프레임워크를 직접 사용해 본 결과, 각각의 특성과 장단점을 이해하는 것이 매우 중요하다는 것을 알게 되었습니다. 이번 글에서는 대표적인 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow, PyTorch, Keras를 비교하여 어떤 상황에서 어떤 도구가 적합한지 살펴보겠습니다. TensorFlow – 구글이 주도하는 산업 중심 프레임워크 TensorFlow는 구글이 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크로, 대규모 머신러닝 및 딥러닝 프로젝트를 위해 설계되었습니다. 그래프 기반의 계산 모델을 사용하는 것이 특징이며, 처음에는 정적 그래프 방식만 지원하였으나 TensorFlow 2.x부터는 동적 그래프 방식과 더불어 Keras API를 기본 인터페이스로 채택하면서 사용성이 크게 향상되었습니다. TensorFlow의 가장 큰 강점은 대규모 분산 학습과 생산 환경 배포에 최적화되어 있다는 점입니다. TPU(Tensor Processing Unit)와의 높은 호환성과 TensorFlow Serving, TensorFlow Lite 등 다양한 배포 솔루션이 제공되어, 연구뿐만 아니라 실무에서도 폭넓게 활용되고 있습니다. 또한 Google Colab, TFX 등 다양한 생태계가 잘 구축되어 있어 기업 환경에 적합한 프레임워크로 평가받고 있습니다. 단점으로는 학습 곡선이 다소 가파를 수 있다는 점입니다. 특히 TensorFlow 1.x에서는 코드 구조가 복잡하고 디버깅이 어려웠지만, TensorFlow 2.x로 넘어오면서 이러한 문제는 상당 부분 개선되었습니다. 여전히 복잡한 모델이나 사용자 정의 연산을 구현할 때는 PyTorch에 비해 직관성이 떨어진다는 의견도 있습니다. PyTorch ...

딥러닝 모델을 처음부터 직접 학습시키던 초기에는, 데이터가 충분하지 않으면 성능이 현저히 떨어지는 것을 경험했습니다. 특히 수천 장의 이미지로 분류기를 만들던 프로젝트에서, 원하는 정확도를 도저히 얻을 수 없었고 이 한계를 극복하기 위해 도입한 방법이 전이 학습이었습니다. 사전학습된 모델을 가져와 일부만 재학습했을 뿐인데, 학습 시간은 줄고 성능은 눈에 띄게 향상되었습니다. 그 이후로 전이 학습은 작은 데이터셋이나 빠른 개발이 필요한 프로젝트에서 빠질 수 없는 전략이 되었습니다. 전이 학습이란 – 기존 학습된 지식을 재활용하는 전략 전이 학습(Transfer Learning)은 이미 학습된 모델의 가중치와 구조를 새로운 문제에 활용하는 학습 방법입니다. 원래는 대규모 데이터셋에서 학습된 모델이 특정 문제의 특성을 잘 파악하고 있을 때, 그 지식을 새로운 데이터셋에 전이하여 적은 학습만으로도 높은 성능을 내는 데 목적이 있습니다. 일반적으로 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등에서 많이 사용되며, 학습 시간 단축과 성능 향상을 동시에 기대할 수 있습니다. 전이 학습은 다음과 같은 단계를 따릅니다. 먼저, 대규모 데이터셋(예: ImageNet, COCO, Wikipedia 등)에서 사전 학습된 모델을 불러옵니다. 그 다음, 해당 모델의 일부 또는 전체를 고정(freeze)하거나 다시 학습(fine-tune)하여 새로운 데이터에 맞게 조정합니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델의 경우 하위 계층은 일반적인 특징(가장자리, 질감 등)을 학습하기 때문에 그대로 두고, 상위 계층(클래스 분류기 등)만 새롭게 학습시키는 방식으로 활용됩니다. 전이 학습은 특히 소량의 데이터밖에 없는 경우에 유리합니다. 예를 들어 자율주행 차량의 도로 인식 시스템을 구축할 때, 수억 장의 도로 이미지 데이터를 직접 수집하고 학습시키는 것은 비현실적입니다. 하지만 유사한 도메인의 사전 학습된 모델을 사용하면, 소량의 추가 학습으로도 우수한 성능을 얻을 수 있습니다. 이처럼 전이 학습은 비용...

자연어 처리 모델을 구축하던 중, 기존의 순환 신경망 기반 구조로 긴 문장을 다루면서 성능 저하 문제를 반복해서 겪은 적이 있습니다. 특히 문장의 앞부분과 뒷부분 사이의 관계를 모델이 제대로 이해하지 못하는 현상은 성능 개선에 큰 장애물이었습니다. 이 한계를 극복하고자 처음 접한 것이 바로 트랜스포머 구조였으며, 어텐션 메커니즘이 중심이 된 이 모델은 제가 기존에 사용하던 방식과는 완전히 다른 패러다임을 제시했습니다. 이번 글에서는 트랜스포머의 핵심 원리와 어텐션 메커니즘의 역할, 그리고 GPT와 같은 모델로의 발전 과정을 설명하겠습니다. 어텐션 메커니즘 – 문맥을 반영하는 핵심 아이디어 트랜스포머 구조의 핵심은 어텐션(attention) 메커니즘입니다. 기존 RNN이나 LSTM은 입력을 순차적으로 처리하여 시간적인 의존성을 유지하지만, 이로 인해 장기 의존 관계를 학습하는 데 한계가 있었습니다. 반면 어텐션은 모든 입력 단어 간의 관계를 한 번에 계산할 수 있어, 문장의 어느 위치에 있든 관계없이 의미를 파악할 수 있습니다. 어텐션의 핵심은 Query, Key, Value의 세 요소를 기반으로 각 단어가 다른 단어에 얼마나 집중할지를 계산하는 것입니다. Query는 현재 단어의 표현, Key는 다른 단어들의 특성, Value는 실제 정보입니다. Query와 Key의 내적을 통해 각 단어 간의 유사도를 측정하고, 그 가중치를 기반으로 Value들을 가중 평균하여 새로운 표현을 생성합니다. 특히 트랜스포머에서는 이러한 어텐션을 한 번이 아니라 여러 개의 '헤드'로 병렬적으로 수행하는 다중 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)을 적용하여, 다양한 관점에서 문맥을 해석할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이로 인해 단어 간의 다양한 의미 관계를 효과적으로 학습할 수 있으며, 순서를 고려하지 않고도 전체 문장의 구조를 이해할 수 있습니다. 이러한 구조 덕분에 트랜스포머는 병렬 연산이 가능하며, 훈련 속도 측면에서도 RNN 계열...

처음 자연어 처리 프로젝트를 진행할 때, 단어의 순서를 고려하지 않은 모델을 사용해 문장 분류를 시도했지만 결과는 기대 이하였습니다. 이 경험을 통해 단순히 단어의 존재 여부만 보는 것이 아니라, 단어의 순서와 맥락까지 이해하는 모델이 필요하다는 사실을 절감하게 되었고, 그때 처음으로 순환 신경망(RNN)과 LSTM 구조를 접하게 되었습니다. 이 글에서는 시계열 데이터를 효과적으로 다룰 수 있도록 설계된 RNN과 그 한계를 보완한 LSTM에 대해 설명하고자 합니다. RNN – 시퀀스 데이터를 처리하는 기본 구조 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 시계열 데이터나 순서가 중요한 데이터에 특화된 딥러닝 구조입니다. 기존의 신경망은 입력을 독립적으로 처리하지만, RNN은 이전 시점의 출력을 현재 시점의 입력과 함께 처리함으로써 시간적인 순서를 반영할 수 있습니다. 이는 자연어, 음성, 주가 예측 등에서 매우 유용하게 사용됩니다. RNN의 기본 아이디어는 내부에 순환 구조를 포함하여, 과거의 정보를 현재에 전달하는 것입니다. 수식적으로는 현재 상태 h_t가 이전 상태 h_{t-1}과 현재 입력 x_t에 의해 결정됩니다. 이 구조를 통해 모델은 데이터의 시간적 의존성을 학습할 수 있으며, 간단한 시계열 예측 문제에는 효과적인 성능을 보입니다. 그러나 RNN에는 몇 가지 한계가 존재합니다. 대표적으로 ‘기울기 소실’ 문제로 인해 장기 의존성(long-term dependency)을 학습하는 데 어려움을 겪습니다. 시간이 오래된 입력 정보일수록 그 영향력이 희석되어, 실질적인 학습이 이뤄지지 않는 문제가 발생합니다. 또한 병렬 처리가 어려워 학습 속도가 느리다는 단점도 있습니다. 이러한 한계로 인해 복잡한 문장 구조나 긴 문맥을 처리하는 데는 RNN만으로는 부족하며, 더 정교한 구조가 필요해졌습니다. 이에 따라 등장한 것이 바로 LSTM입니다. LSTM – 장기 기억을 가능하게 하는 구조 LSTM(Long Short-...

처음 이미지 분류 모델을 구현하던 시절, 완성한 신경망이 단순한 전결합층으로만 구성되어 있어 이미지의 공간 구조를 제대로 반영하지 못한다는 문제에 직면한 적이 있었습니다. 이 경험을 통해 합성곱 신경망(CNN)의 개념을 접하게 되었고, 이미지 처리에서 CNN이 사실상 표준으로 자리잡은 이유를 이해하게 되었습니다. 이 글에서는 CNN의 기본 구조와 작동 원리를 살펴보고, 이미지 처리에서 왜 CNN이 중요한 역할을 하는지를 설명하겠습니다. 합성곱 계층 – 이미지 특징을 추출하는 첫 단계 합성곱 신경망은 이름 그대로 ‘합성곱(convolution)’ 연산을 활용하는 신경망 구조입니다. 이 연산은 입력 이미지에 필터(커널)를 적용하여 국소적인 특징을 추출하는 과정으로, 공간 구조를 그대로 보존하면서도 중요한 시각적 패턴을 인식할 수 있게 합니다. 일반적인 인공신경망은 입력 이미지를 1차원 벡터로 변환한 후 전결합층으로 처리하지만, 이 과정에서 이미지의 위치 정보가 손실됩니다. 반면 CNN은 이미지의 2차원 구조를 유지한 채로 학습이 가능합니다. 합성곱 계층은 여러 개의 필터를 사용하여 입력 이미지에서 다양한 특징 맵(feature map)을 생성합니다. 이 필터들은 학습 과정에서 자동으로 최적화되며, 가장자리, 색상 변화, 질감 등 다양한 시각 정보를 추출합니다. 필터는 보통 작은 크기(예: 3x3 또는 5x5)를 가지며, 각 위치에서의 합성곱 결과는 활성화 함수를 통해 처리되어 다음 계층으로 전달됩니다. 합성곱 계층의 중요한 특징 중 하나는 파라미터 공유입니다. 동일한 필터가 전체 입력 이미지에 반복적으로 적용되기 때문에 파라미터 수가 전결합층에 비해 훨씬 적습니다. 이는 학습 효율성과 일반화 성능을 모두 높이는 데 기여하며, 특히 고해상도 이미지에서도 무리 없이 학습을 수행할 수 있도록 합니다. 풀링과 전결합층 – 정보 압축과 최종 분류 CNN은 합성곱 계층 다음에 보통 풀링(pooling) 계층을 포함하여 정보의 크기를 줄이고 중요한 특징만 남...

딥러닝 모델을 학습시키면서 가장 자주 마주쳤던 문제 중 하나는 과적합이었습니다. 모델이 훈련 데이터에서는 매우 높은 정확도를 보이지만, 정작 테스트 데이터에서는 성능이 급격히 떨어지는 현상을 처음 경험했을 때는 단순히 학습을 더 시키면 나아질 것이라고 생각했습니다. 그러나 오히려 성능은 더 나빠졌고, 그제서야 일반화 능력이 얼마나 중요한지를 실감하게 되었습니다. 이 글에서는 과적합이 발생하는 원인과 이를 방지하기 위한 대표적인 기법인 드롭아웃, 정규화, 데이터 증강에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 과적합의 개념과 일반화의 중요성 과적합(overfitting)은 모델이 학습 데이터에 지나치게 적합하여, 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상을 말합니다. 이는 모델이 학습 데이터의 패턴뿐 아니라 노이즈까지 학습해버린 결과로, 높은 복잡도를 가진 모델에서 흔히 발생합니다. 반대로 일반화(generalization)는 학습된 모델이 본 적 없는 새로운 데이터에서도 높은 성능을 유지하는 능력을 의미합니다. 과적합은 학습 데이터의 양이 부족하거나, 모델의 파라미터 수가 과도하게 많은 경우 자주 발생합니다. 또한 학습을 너무 오래 지속했을 때도 오히려 모델이 데이터에 과하게 적응하게 되어 일반화 능력이 떨어질 수 있습니다. 이런 이유로 학습 과정에서는 훈련 데이터와 별도로 검증 데이터를 활용하여 성능을 모니터링하는 것이 중요합니다. 일반화 능력을 높이기 위해 사용할 수 있는 대표적인 기법으로는 드롭아웃(dropout), 정규화(regularization), 데이터 증강(data augmentation)이 있습니다. 각각은 서로 다른 방식으로 모델이 특정 데이터나 노이즈에 의존하지 않도록 유도하여 보다 견고한 학습을 가능하게 합니다. 드롭아웃 – 뉴런을 랜덤하게 비활성화하는 기법 드롭아웃은 신경망 학습 시 일부 뉴런을 무작위로 비활성화하는 방식으로, 모델의 복잡도를 줄이고 일반화 성능을 높이는 데 효과적인 정규화 기법입니다. 학습 시 매 반복마다 특...

딥러닝 프로젝트를 처음 설계할 당시, 모델 구조와 손실 함수에는 많은 시간을 들였지만, 정작 최적화 알고리즘은 기본값인 Adam을 그대로 사용하는 경우가 많았습니다. 하지만 프로젝트가 커지고 모델의 복잡도가 증가하면서 학습 속도나 성능 향상에 있어 최적화 알고리즘 선택이 얼마나 중요한지 체감하게 되었습니다. 특히 학습률이 민감하거나, 데이터 특성이 특정 방향으로 치우쳐 있을 때는 알고리즘에 따라 결과가 크게 달라졌습니다. 이번 글에서는 대표적인 최적화 알고리즘인 확률적 경사 하강법(SGD), RMSProp, Adam을 중심으로 그 특징과 차이를 비교하여 정리하겠습니다. SGD – 단순하고 기본에 충실한 경사 하강법 SGD(Stochastic Gradient Descent)는 딥러닝의 가장 기본적인 최적화 알고리즘으로, 경사 하강법을 확률적으로 변형한 방식입니다. 전체 데이터셋이 아닌 일부 배치(mini-batch)나 샘플에 대해 손실 함수의 기울기를 계산하고, 이를 기반으로 모델의 가중치를 반복적으로 업데이트합니다. 수식으로는 다음과 같습니다. θ = θ - η ∇L(θ) 여기서 θ는 모델 파라미터, η는 학습률, ∇L(θ)는 손실 함수의 기울기입니다. SGD는 계산이 간단하고 메모리 사용이 적으며, 온라인 학습과 같이 점진적인 업데이트가 필요한 상황에서 유리합니다. 또한 전체 데이터에 대한 반복 없이도 빠르게 수렴할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 기본 형태의 SGD는 학습률에 매우 민감하며, 손실 함수의 모양이 험준한 경우에는 진동하거나 수렴 속도가 느려질 수 있습니다. 이러한 문제를 보완하기 위해 모멘텀(momentum), Nesterov 가속 기법 등의 변형 기법이 함께 사용되기도 합니다. 이들은 SGD의 수렴 속도를 높이고, 지역 최솟값에 빠지는 문제를 완화하는 데 도움이 됩니다. RMSProp – 학습률을 자동 조정하는 적응형 방법 RMSProp(Root Mean Square Propagation)은 SGD의 단점을 개선하기 ...