SegFormer 실전 튜닝과 결과 분석

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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 accumulation을 도입하는 방법도 고려할 수 있습니다.

SegFormer는 다양한 크기의 백본(MiT-B0 ~ B5)을 지원하므로, 학습 시간이 부족하거나 추론 속도가 중요한 경우에는 작은 백본으로 시작하여 실험 후 점진적으로 모델 크기를 확장하는 방식이 효과적입니다. 특히 MiT-B2나 B3 모델은 성능과 속도의 균형이 잘 잡혀 있어 실제 환경에서 가장 많이 사용됩니다.

모델 성능 평가 및 결과 시각화

SegFormer의 학습 결과를 정확히 분석하기 위해서는 단순히 전체 mIoU(mean Intersection over Union) 지표뿐만 아니라 클래스별 성능을 세부적으로 확인할 필요가 있습니다. 전체 mIoU는 평균적인 성능을 나타내는 지표지만, 클래스 간의 분포가 불균형한 경우 중요 클래스의 성능 저하를 간과할 수 있습니다.

이를 위해 클래스별 IoU, precision, recall, F1 score를 함께 확인하는 것이 유익합니다. 예를 들어 자율주행 데이터에서 보행자나 차량과 같은 클래스는 분할 정확도가 매우 중요하므로, 이들 클래스의 IoU가 낮게 나왔다면 데이터 증강, 라벨 품질 개선, 손실 함수 조정 등의 추가 조치가 필요합니다.

SegFormer의 결과는 시각화를 통해 더욱 직관적으로 분석할 수 있습니다. 원본 이미지 위에 분할 결과를 overlay하여 정답 마스크와 비교하면, 어떤 클래스에서 잘못된 예측이 자주 발생하는지 쉽게 파악할 수 있습니다. 시각화는 학습 과정 중간중간 또는 최종 결과 평가 시 필수적인 단계이며, 특히 에러 패턴을 분석하는 데 매우 효과적입니다.

또한 모델이 예측한 로그 확률 맵을 시각화하여, 확신(confidence)이 낮은 영역을 집중적으로 분석하는 것도 좋은 방법입니다. 이런 영역은 종종 데이터에 노이즈가 있거나, 학습 데이터에 유사한 패턴이 부족한 경우입니다. 이를 통해 데이터 수집 전략을 보완하거나, 학습 샘플을 재구성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

추론 최적화와 실제 적용을 위한 조정

SegFormer를 실무에 적용하려면 학습된 모델을 기반으로 추론 속도를 개선하고, 다양한 환경에서 안정적으로 작동하도록 조정하는 과정이 필요합니다. 먼저 추론 시에는 mixed precision(floating point 16)을 활용하여 GPU 메모리 사용량을 줄이고 속도를 높일 수 있습니다. 대부분의 프레임워크는 이를 지원하며, 성능 저하 없이 추론 속도를 1.5배 이상 개선할 수 있습니다.

또한 입력 이미지의 해상도를 조절하거나, 모델을 ONNX 형식으로 변환하여 ONNX Runtime 또는 TensorRT에서 실행하면 경량화된 환경에서도 높은 성능을 유지할 수 있습니다. 특히 엣지 디바이스나 실시간 영상 처리 환경에서는 이러한 최적화가 필수적입니다.

SegFormer는 테스트 타임에서의 augmentation(TTA)을 통해 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. TTA는 입력 이미지를 여러 방식으로 변환한 후 각각에 대해 예측하고, 그 결과를 평균화하는 방식입니다. 단점은 추론 속도가 느려지지만, 높은 정확도가 필요한 경우 효과적인 전략입니다. 실시간이 아닌 배치 처리 환경에서는 충분히 고려할 수 있는 옵션입니다.

마지막으로 후처리(post-processing) 과정에서 작은 객체나 경계 영역의 노이즈를 제거하기 위해 morphological operation이나 크기 필터링을 적용할 수 있습니다. 이 과정을 통해 실제 출력 결과의 품질을 더욱 개선할 수 있으며, 특히 시각화 및 리포트 생성 시 신뢰도를 높일 수 있습니다.

결론 – SegFormer 튜닝은 실전이 만들어낸 경험의 축적

SegFormer는 기본적인 구조만으로도 매우 뛰어난 성능을 보여주지만, 실전에서는 데이터 특성과 시스템 환경에 맞춘 튜닝이 반드시 필요합니다. 학습률, 배치 크기, 백본 선택 등 기본적인 파라미터부터, 성능 분석과 시각화, 추론 최적화까지 모든 과정이 유기적으로 연결되어야 모델이 실제 문제 해결에 효과적으로 작동할 수 있습니다.

제가 경험했던 프로젝트에서는 처음엔 기본 설정으로 학습을 시작했지만, 결과 분석을 통해 불균형한 클래스 문제와 라벨 오류를 발견하였고, 이를 조정하며 점진적으로 성능을 개선할 수 있었습니다. 단순히 높은 mIoU 수치를 얻는 것보다, 실제로 중요한 클래스에서 얼마나 잘 동작하는지를 파악하는 과정이 더 중요했습니다.

SegFormer를 실전에 적용하고자 하시는 분들께는 반복적인 실험과 분석이 가장 큰 자산이 될 것입니다. 이 글이 튜닝 전략 수립과 결과 해석에 도움이 되기를 바라며, 더 나은 모델 운영과 시스템 개발에 기여하길 바랍니다.

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