SegFormer로 실시간 분할 구현하기

최적화 모델 생성 사진


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 실시간 분할 시스템을 구현하려면 다음과 같은 단계로 파이프라인을 구성할 수 있습니다. 첫 번째는 입력 영상 처리 단계입니다. 일반적으로는 OpenCV를 이용하여 실시간으로 프레임을 캡처하고, 이를 모델 입력 형식에 맞게 전처리합니다. 전처리에는 리사이징, 정규화, 채널 순서 변경 등이 포함됩니다.

두 번째는 추론 단계입니다. 학습된 SegFormer 모델을 PyTorch 또는 ONNX로 로딩하고, 실시간으로 들어오는 프레임을 입력으로 받아 분할 결과를 출력합니다. 추론 속도를 높이기 위해 torch.no_grad()를 사용하는 것은 필수이며, 가능한 경우 GPU 가속을 활성화하여 연산 시간을 단축시켜야 합니다.

세 번째는 후처리 및 시각화 단계입니다. 모델이 출력한 분할 맵은 클래스 ID로 구성된 2차원 텐서이며, 이를 각 클래스에 대응하는 색상으로 변환하여 시각화합니다. 이후 원본 영상 위에 overlay하거나 알파 블렌딩을 통해 시각적으로 표현하면, 사용자에게 직관적인 피드백을 제공할 수 있습니다.

이 전체 과정을 초당 수십 프레임으로 처리하기 위해서는 추론 속도뿐만 아니라 프레임 캡처, 후처리, 렌더링 속도까지 고려해야 하므로, 비동기 처리 또는 멀티스레딩을 도입하는 것도 효과적인 방법입니다. 실제로 실시간 성능을 높이기 위해 OpenCV의 VideoCapture를 별도 스레드로 처리하고, 추론 부분은 큐 방식으로 분리하는 구조를 사용할 수 있습니다.

성능 최적화와 배포 전략

SegFormer를 실시간 분할에 사용하기 위해서는 추론 속도를 최적화하는 것이 매우 중요합니다. 이를 위해 ONNX 형식으로 모델을 변환하고, TensorRT 또는 ONNX Runtime GPU 버전에서 실행하는 방식이 일반적으로 사용됩니다. ONNX로의 변환 과정에서는 입력 크기를 고정하고, dynamic axes 설정을 통해 유연성을 확보할 수 있습니다.

TensorRT는 모델을 사전 컴파일하여 불필요한 연산을 제거하고, 연산 그래프를 최적화함으로써 매우 빠른 추론을 가능하게 합니다. 특히 FP16, INT8과 같은 양자화 옵션을 활용하면 속도는 더욱 향상되며, 엣지 디바이스에서도 충분한 성능을 낼 수 있습니다. 다만, 정밀도가 중요할 경우에는 FP32나 FP16 모드에서의 균형 조정이 필요합니다.

실제 시스템에 배포할 때는 FastAPI, Flask, gRPC 등의 경량 웹 서버를 이용해 API 형태로 추론 서비스를 구성할 수 있습니다. 이러한 방식은 웹 또는 모바일 애플리케이션에서 요청을 받아 실시간 분할 결과를 전송하는 구조로, 다양한 클라이언트와의 연동이 용이합니다. 또한 브라우저 기반으로는 ONNX.js나 WebAssembly 기반의 분할 구현도 가능하며, 클라이언트 측에서 영상 처리를 직접 수행할 수 있습니다.

배포 후에는 지속적인 모니터링과 성능 평가가 필요합니다. 예를 들어 초당 프레임 처리 수(FPS), 평균 추론 시간, 메모리 사용량 등을 측정하고, 사용자의 입력 영상 특성에 따라 모델 파라미터를 조정하거나, 필요시 다른 백본 모델로 전환하는 전략을 고려할 수 있습니다. 특히 모바일 환경에서는 ONNX 모델과 함께 TFLite 또는 NCNN 포맷도 테스트하여 최적의 성능을 찾는 과정이 필요합니다.

결론 – SegFormer로 실시간 분할을 실현하는 방법

SegFormer는 구조적 단순성과 높은 정확도를 동시에 제공하는 모델로, 실시간 시맨틱 분할에서도 충분한 성능을 발휘할 수 있습니다. 트랜스포머 기반 모델임에도 연산 효율이 뛰어나고, 다양한 백본 크기를 통해 환경에 맞는 유연한 선택이 가능합니다. 실시간 시스템 구현에서는 모델의 정확도뿐만 아니라, 추론 최적화, 데이터 처리 속도, 배포 구조까지 종합적으로 고려되어야 합니다.

제가 경험한 실시간 분할 프로젝트에서도, 처음에는 추론 속도가 병목이 되었지만, ONNX 변환과 TensorRT 적용, 전처리 최적화 등을 거치며 점점 속도를 개선할 수 있었습니다. 특히 SegFormer의 MLP 디코더 구조는 후처리 속도까지 빠르게 만들어, 전체 파이프라인 최적화에 매우 유리했습니다.

실시간 컴퓨터 비전 프로젝트를 계획 중이라면 SegFormer는 분명히 고려해볼 만한 모델입니다. 높은 정확도와 효율성을 바탕으로, 영상 분석, 자율주행, 드론, CCTV 등 다양한 실시간 환경에서 강력한 도구가 될 수 있습니다.

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

모델 평가 지표 정리 – 정확도, 정밀도, F1 Score까지

이미지
머신러닝 모델을 처음 만들어봤을 때, 정확도가 90% 이상 나오자 속으로 꽤 잘 만들었다고 생각했습니다. 하지만 막상 실제 데이터에 적용해보니 예측 결과가 엉뚱하게 나오는 경우가 많았습니다. 그때 처음으로 ‘정확도만 보고 판단하면 안 되겠구나’라는 생각이 들었습니다. 이후 정밀도, 재현율, F1 Score 같은 지표들을 접하면서 비로소 모델 성능을 입체적으로 해석하는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었습니다. 정확도(Accuracy) – 가장 기본적인 성능 지표 정확도는 전체 예측 중에서 정답으로 맞힌 비율을 나타내는 가장 기본적인 모델 평가 지표입니다. 수식으로는 다음과 같이 표현됩니다. 정확도 = (정답으로 맞힌 건수) / (전체 건수) 예를 들어 100개의 샘플 중에서 90개를 정확히 예측했다면 정확도는 90%입니다. 간단하고 직관적인 지표이기 때문에 많은 입문자들이 가장 먼저 사용하게 됩니다. 그러나 정확도에는 한 가지 큰 함정이 있습니다. 바로 데이터가 불균형한 경우, 높은 정확도에도 불구하고 모델이 쓸모없을 수 있다는 점입니다. 예를 들어 암 환자 데이터 중 95%가 정상이고 5%만 환자일 경우, 모든 샘플을 ‘정상’이라고 예측하면 정확도는 95%가 됩니다. 하지만 이 모델은 정작 암 환자를 전혀 찾아내지 못하는 무의미한 결과를 만들어냅니다. 이처럼 클래스 불균형 문제에서는 정확도 하나만으로 모델을 평가할 수 없습니다. 정밀도(Precision)와 재현율(Recall) – 오류의 방향을 분석하다 정밀도와 재현율은 이진 분류 문제에서 오류의 종류에 따라 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 둘은 서로 다른 관점을 제공합니다. 정밀도(Precision) 는 모델이 ‘양성’이라고 예측한 것들 중에서 실제로 양성인 비율을 의미합니다. 즉, 모델이 얼마나 신중하게 양성으로 판단했는지를 나타냅니다. 정밀도 = TP / (TP + FP) (TP: 진짜 양성, FP: 거짓 양성) 예를 들어 스팸 필터에서 스팸으로 분류된 메일 중 실제로 스팸인...
자세한 내용 보기

선형회귀와 로지스틱 회귀 – 가장 기초적인 예측 모델들

이미지
머신러닝을 처음 배우던 시절, 다양한 알고리즘들이 복잡하게 느껴졌지만, 그중에서도 선형회귀와 로지스틱 회귀는 이해의 출발점이 되어주었습니다. 특히 데이터를 시각화하고 직선 하나를 그어 예측을 하는 과정은 매우 직관적이었고, 로지스틱 회귀를 통해 분류 문제도 수치적으로 접근할 수 있다는 사실은 신선하게 다가왔습니다. 모델의 복잡함보다는, 그 근간이 되는 수학적 직선과 확률 개념을 얼마나 정확히 이해하느냐가 중요하다는 것을 점차 느끼게 되었습니다. 선형회귀 – 연속적인 수치를 예측하는 가장 단순한 모델 선형회귀(Linear Regression)는 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 기반으로, 입력값에 따라 연속적인 수치 값을 예측하는 회귀 알고리즘입니다. 예를 들어 면적에 따른 집값 예측, 공부 시간에 따른 시험 점수 예측처럼, 결과가 숫자로 나타나는 문제에서 활용됩니다. 선형회귀의 수식은 다음과 같습니다. y = w1x1 + w2x2 + ... + wnxn + b 여기서 y는 예측값, x는 입력 변수, w는 가중치(회귀계수), b는 절편을 의미합니다. 이 모델은 데이터 포인트를 가장 잘 설명하는 직선을 찾는 것이 핵심이며, 손실 함수로는 보통 평균제곱오차(Mean Squared Error, MSE)를 사용합니다. 즉, 실제 값과 예측 값의 차이를 제곱해 평균을 구하고, 이 값을 최소화하는 방향으로 가중치를 조정합니다. 선형회귀의 장점은 해석이 매우 명확하다는 점입니다. 각 변수의 계수가 결과에 어떤 영향을 미치는지 직관적으로 이해할 수 있기 때문에, 통계 분석과 실무 보고서에서도 자주 사용됩니다. 하지만 변수 간 선형성이 없거나, 이상치에 민감한 경우에는 성능이 급격히 떨어질 수 있으므로 주의가 필요합니다. 로지스틱 회귀 – 분류 문제를 위한 회귀 알고리즘 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 선형회귀와 유사한 구조를 가지지만, 결과값이 연속적인 수치가 아닌 범주(클래스) 라는 점에서 차이가 있습니다. 대표적으로 이...
자세한 내용 보기

지도학습 vs 비지도학습 – 머신러닝의 대표 학습 방식 비교

이미지
머신러닝 공부를 막 시작했을 때 가장 헷갈렸던 개념 중 하나는 지도학습과 비지도학습의 차이였습니다. 처음에는 단순히 정답이 있는지 없는지의 차이라고 들었지만, 실제로 다양한 문제를 접하고 적용해보니 그 차이는 훨씬 더 근본적이고 실용적인 관점에서 이해되어야 한다는 것을 깨달았습니다. 이 두 방식은 머신러닝을 배우는 입장에서 가장 기본이면서도, 실제 데이터를 어떻게 다뤄야 하는지를 결정짓는 출발점이기도 합니다. 지도학습 – 정답이 있는 데이터로부터 배우다 지도학습(Supervised Learning)은 학습 데이터에 입력(Input)과 정답(Output)이 명확히 주어진 상태에서 모델을 훈련시키는 방식입니다. 즉, 기계는 입력값에 대해 어떤 결과가 나와야 하는지를 미리 알고 있고, 이를 기준으로 오차를 줄여가며 학습합니다. 예를 들어 이메일이 스팸인지 아닌지를 분류하는 문제에서는, 이미 ‘스팸’ 혹은 ‘정상’이라는 라벨이 붙은 수천 개의 메일을 학습 데이터로 사용합니다. 이 데이터를 통해 머신러닝 모델은 특정 단어나 발신자 정보, 메일 구조 등의 특징을 학습하고, 이후 새로운 메일에 대해서도 스팸 여부를 예측할 수 있게 됩니다. 지도학습에서 가장 대표적인 문제 유형은 두 가지입니다. 하나는 ‘분류(Classification)’ 문제로, 특정 입력이 어떤 범주에 속하는지를 예측하는 것입니다. 예를 들어 암 진단 모델이 입력된 의료 데이터를 보고 양성인지 음성인지 판단하는 것이 여기에 해당합니다. 다른 하나는 ‘회귀(Regression)’ 문제로, 연속적인 수치를 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어 주택의 면적, 위치, 층수 등을 보고 가격을 예측하는 모델이 대표적인 회귀 문제입니다. 지도학습의 장점은 명확한 목표와 피드백을 통해 빠르게 학습할 수 있다는 점이며, 결과의 정확도 역시 비교적 높게 유지됩니다. 그러나 단점으로는 정답 데이터를 만드는 데 시간이 많이 들고, 현실에서 라벨이 없는 데이터가 훨씬 많다는 한계가 존재합니다. 비지도학습 – ...
자세한 내용 보기