SegFormer란? 딥러닝 이미지 분할 모델

이미지 분할 사진


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 수 있도록 설계되었습니다. 이는 연구용 뿐 아니라 실무에서도 유연하게 활용할 수 있는 기반이 됩니다.

기존 분할 모델과의 차이점

SegFormer는 기존 이미지 분할 모델들과 여러 측면에서 차별화됩니다. 첫째, CNN 기반 모델들과 비교하면, 전역 정보 처리가 탁월하다는 점에서 큰 이점을 가집니다. U-Net이나 DeepLab 계열은 지역적인 패턴을 잘 포착하지만, 이미지 전체의 문맥 정보를 이해하는 데 한계가 있습니다. 반면 SegFormer는 트랜스포머의 self-attention 메커니즘을 통해 장거리 관계를 효과적으로 파악할 수 있어, 보다 정밀한 분할이 가능합니다.

둘째, 기존 트랜스포머 기반 분할 모델들과 비교하면 연산 효율성이 뛰어납니다. 예를 들어 SETR, Segmenter 등 초기 트랜스포머 분할 모델은 높은 정확도를 보였지만, 구조가 복잡하고 연산량이 많아 실시간 적용이 어려웠습니다. 이에 반해 SegFormer는 MLP 기반의 간단한 디코더를 채택하고, 효율적인 계층형 인코더 구조를 적용함으로써 속도와 정확도 사이의 균형을 잘 맞추고 있습니다.

셋째, 데이터 일반화 측면에서도 SegFormer는 강점을 보입니다. 다양한 데이터셋에 대해 우수한 성능을 보여주며, 도로 주행 영상, 위성 영상, 의료 영상 등 다양한 영역에서 좋은 결과를 얻고 있습니다. 이는 구조적인 단순성과 트랜스포머의 표현력 덕분에 가능하며, 복잡한 하이퍼파라미터 튜닝 없이도 기본 모델만으로 경쟁력 있는 결과를 낼 수 있습니다.

또한 다양한 크기의 백본을 지원하기 때문에, 고성능 서버 환경은 물론, 제한된 리소스를 가진 엣지 디바이스에서도 SegFormer를 적용할 수 있습니다. 실제로 SegFormer-B0나 B1 모델은 모바일 환경에서도 비교적 원활하게 동작하며, 속도와 정확도 모두에서 기존 모델 대비 우수한 성능을 발휘합니다.

SegFormer의 활용 사례와 실전 적용

SegFormer는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 특히 자율주행 차량에서의 도로 객체 분할, 도시 계획을 위한 항공 영상 분석, 의료 영상에서의 장기 또는 병변 분할 등에 널리 사용됩니다. 이러한 응용 사례들은 고해상도 이미지를 빠르게 분석하고, 정확한 경계 추출이 필요한 분야에서 SegFormer의 장점이 극대화됨을 보여줍니다.

실제 프로젝트에서 SegFormer를 적용하려면, Hugging Face Transformers 라이브러리나 mmsegmentation 같은 프레임워크를 활용할 수 있습니다. Hugging Face에서는 사전 학습된 SegFormer 모델을 손쉽게 로딩하여 파인튜닝할 수 있도록 도와주며, 문서화도 잘 되어 있어 입문자에게도 적합합니다. mmsegmentation은 더 복잡한 설정과 실험을 할 수 있는 환경을 제공하며, 연구용으로 적합합니다.

SegFormer의 학습과 추론을 진행하기 위해서는 데이터셋에 맞는 분할 마스크를 준비해야 하며, 클래스 수와 입력 이미지 해상도에 맞게 모델 설정을 조정해야 합니다. GPU 환경에서 학습하면 비교적 빠른 시간 안에 안정적인 결과를 얻을 수 있으며, 추론 후에는 segmentation map을 원본 이미지에 오버레이하거나 색상 매핑을 통해 시각화할 수 있습니다.

또한 SegFormer는 ONNX 포맷으로의 변환도 가능하여, 엣지 디바이스나 비전 시스템에도 손쉽게 배포할 수 있습니다. 모델 경량화 기법과 결합하여 실시간 시스템에도 적용할 수 있기 때문에, 실무 환경에서의 활용성이 매우 높다고 할 수 있습니다.

결론 – SegFormer는 왜 주목받는가

SegFormer는 이미지 분할이라는 복잡한 문제를 매우 효율적이고 정확하게 해결할 수 있는 모델입니다. CNN 기반 모델의 한계를 보완하면서도, 트랜스포머 모델의 무거움을 최소화한 구조 덕분에 학습과 추론, 배포까지의 전 과정을 간편하게 구성할 수 있습니다.

제가 경험한 프로젝트에서도 기존의 DeepLab 모델 대비 훨씬 적은 연산 자원으로 더 나은 결과를 얻을 수 있었으며, 특히 학습이 빠르고 파라미터 설정이 단순하다는 점에서 개발 부담이 크게 줄어들었습니다. 고성능이 필요한 분야에서는 큰 백본 모델을 사용하고, 경량화가 필요한 환경에서는 소형 모델로 전환할 수 있다는 점도 매우 실용적이었습니다.

딥러닝 기반 이미지 분할이 필요한 프로젝트를 진행 중이라면, SegFormer를 우선적으로 고려해보시길 권장드립니다. 정확도, 속도, 확장성 측면에서 모두 균형 잡힌 모델로, 실전에서 그 진가를 확인하실 수 있을 것입니다.

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