YOLO 오류 분석 – 잘못 감지되는 원인

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 지정된 경우 모델은 잘못된 정보를 학습하게 됩니다. 이런 경우 학습은 잘 이루어진 것처럼 보이더라도, 실제 추론 시에는 오류가 빈번하게 발생합니다. 동일한 클래스 내에서도 라벨링 기준이 일관되지 않으면 모델이 혼란을 느끼게 되어 성능이 떨어지게 됩니다.

이를 방지하기 위해서는 라벨링을 완료한 후 샘플 데이터를 무작위로 시각화하여 바운딩 박스와 클래스가 정확히 매칭되는지 검토하는 과정이 필요합니다. 또한 클래스 간 균형을 유지하고, 모든 클래스에 대해 다양한 각도와 환경에서 촬영된 이미지가 포함되도록 해야 합니다.

모델 설정과 후처리 매개변수 문제

YOLO 모델의 성능은 학습 설정값과 후처리 단계에서의 파라미터에 크게 영향을 받습니다. 특히 confidence threshold와 IoU threshold는 감지 결과에 직접적인 영향을 주는 요소입니다. confidence threshold 값이 너무 낮으면 모델이 신뢰도가 낮은 객체까지 탐지하게 되어 오탐지가 많아지고, 반대로 너무 높으면 실제 객체도 감지하지 못하는 미탐지가 발생할 수 있습니다.

IoU threshold는 NMS(Non-Maximum Suppression) 단계에서 유사한 객체 감지를 제거할 기준입니다. 이 값이 낮으면 동일 객체에 대해 여러 박스가 출력될 수 있고, 너무 높으면 실제 서로 다른 객체가 하나로 합쳐질 위험이 있습니다. 따라서 이러한 설정 값은 데이터 특성과 사용 환경에 따라 적절하게 조정되어야 하며, 경험적으로 최적값을 찾아가는 과정이 필요합니다.

또한 학습 이미지 크기와 추론 이미지 크기의 차이도 오류 발생에 영향을 줍니다. 학습 시 640x640 해상도로 모델을 훈련했는데, 추론 시 해상도가 크게 달라지면 모델이 객체의 크기를 인식하는 데 어려움을 겪게 됩니다. 이로 인해 객체 중심 좌표가 어긋나거나, 전체적으로 탐지 성능이 낮아질 수 있습니다.

앵커 박스, 클래스 불균형, 하이퍼파라미터 문제

YOLO 모델은 앵커 박스를 기준으로 객체를 예측하기 때문에, 데이터셋의 객체 크기 분포와 앵커 설정이 맞지 않으면 탐지 성능이 떨어집니다. 작은 객체가 많은 데이터셋에서 큰 앵커 박스만 존재한다면, 작은 객체는 탐지되지 않거나 위치가 크게 벗어나는 문제가 발생합니다. 이를 해결하기 위해 학습 전 앵커를 재계산하여 데이터셋에 맞는 최적의 값을 적용하는 것이 중요합니다.

클래스 간 불균형 또한 오류를 발생시키는 원인입니다. 예를 들어 한 클래스가 전체 데이터의 70% 이상을 차지하고, 다른 클래스는 극히 일부만 포함되어 있다면, 모델은 흔한 클래스에 편향되어 학습될 수 있습니다. 이러한 경우 희귀 클래스는 탐지 자체가 어려워지며, 존재하더라도 잘못된 클래스로 분류될 가능성이 높아집니다.

하이퍼파라미터 역시 민감한 요소입니다. 학습률이 너무 높거나 낮으면 모델이 수렴하지 않거나 지나치게 특정 데이터에 과적합될 수 있습니다. 또한 에폭 수, 배치 크기, warm-up 단계 등도 탐지 오류에 영향을 미칠 수 있으므로, 실험을 통해 적절한 설정을 찾아야 합니다.

결론 – 오류를 피하기 위한 분석과 대응

YOLO에서 잘못된 감지가 발생하는 원인은 매우 다양하며, 단일 요인보다는 여러 요소가 복합적으로 작용하는 경우가 많습니다. 따라서 오류가 발생했을 때는 단순히 모델 구조를 바꾸는 것이 아니라, 데이터 품질, 라벨링 기준, 학습 설정, 후처리 파라미터까지 전반을 점검하는 종합적인 접근이 필요합니다.

제가 진행했던 실제 프로젝트에서도, 초기에는 높은 오탐지율로 인해 실무 적용이 어려웠습니다. 그러나 라벨 오류를 수정하고, 앵커를 재설정하며, confidence threshold를 조정한 뒤에는 모델의 성능이 크게 향상되었습니다. 이 경험은 YOLO 모델의 성능이 결국 데이터와 설정에 달려 있다는 사실을 다시 한번 확인시켜 주었습니다.

YOLO 기반 객체 탐지를 활용하는 모든 프로젝트에서 오류 분석은 선택이 아닌 필수입니다. 감지 오류를 사전에 예방하고, 발생 시 신속하게 대응할 수 있도록 충분한 분석 역량을 갖추는 것이 모델 성능 개선의 첫걸음이 될 것입니다.