컴퓨터 IT 알리미

시각 정보를 문장으로 표현하는 이미지 캡셔닝 기술은 컴퓨터 비전과 자연어 처리가 결합된 대표적인 멀티모달 응용 분야입니다. 실제로 시각장애인을 위한 설명 생성, 이미지 검색, 감시 시스템 자동 요약 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 저 또한 자동 설명 생성을 기반으로 콘텐츠 분류 시스템을 기획하면서 여러 모델의 장단점을 비교하게 되었습니다. 특히 BLIP, Show and Tell, Transformer 기반 캡셔닝 모델은 접근 방식과 구조가 뚜렷하게 달라 실제 응용에 앞서 각각의 특징을 명확히 이해할 필요가 있었습니다. 본 글에서는 이미지 캡셔닝 대표 모델 3종인 BLIP, Show and Tell, Transformer 기반 모델을 중심으로 구조, 학습 방식, 성능 특징을 비교하여 이해를 돕고자 합니다. Show and Tell – 이미지 캡셔닝의 고전적 접근 Show and Tell은 2015년 구글에서 발표한 최초의 딥러닝 기반 이미지 캡셔닝 모델 중 하나로, CNN과 RNN 구조를 결합한 전통적인 방식의 대표입니다. 이미지 피처 추출에는 Inception V3와 같은 CNN 백본을 사용하며, 이 피처를 고정된 벡터로 변환한 후 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크에 입력하여 문장을 순차적으로 생성합니다. 구조적으로는 인코더-디코더 프레임워크를 기반으로 하지만, 인코더는 단순한 CNN이고 디코더는 RNN 기반이라는 점에서 이후 트랜스포머 기반 접근과 차이가 있습니다. Show and Tell은 학습 시 이미지와 그에 대응하는 설명 문장을 함께 제공하며, 문장의 각 단어를 순차적으로 예측하는 방식으로 학습됩니다. 단점으로는 시계열 처리 특성상 문장 길이가 길거나 복잡할 경우 문맥 유지가 어렵고, 학습 속도가 느리며 병렬 처리가 어렵다는 점이 있습니다. 하지만 단순하고 직관적인 구조 덕분에 연구 초기에는 널리 활용되었으며, 이미지와 텍스트의 기본적인 상관관계를 파악하는 데 여전히 유용한 모델입니다. Transforme...

이미지 내 객체를 자동으로 탐지하는 시스템을 구현하면서, 기존의 YOLO 기반 모델만으로는 “사람이 들고 있는 빨간 가방”이나 “창문 옆에 있는 고양이”처럼 복잡한 문장 기반 요청을 처리하기 어렵다는 점을 실감했습니다. 자연어로 기술된 특정 상황이나 속성을 기반으로 객체를 찾으려는 요구가 증가함에 따라, 기존의 클래스 기반 탐지 모델과 자연어 조건을 직접 반영할 수 있는 모델 간의 성능 차이를 비교해 보는 것이 필요하다는 생각이 들었습니다. 본 글에서는 대표적인 범용 객체 탐지 모델 YOLO와, 자연어 기반 탐지에 특화된 Grounding DINO를 비교하며, 두 모델이 어떤 구조적 차이를 가지고 있고 실제 탐지 정확도와 유연성 면에서 어떻게 다른지를 구체적으로 분석합니다. YOLO 구조와 클래스 기반 탐지 방식 YOLO(You Only Look Once)는 객체 탐지 분야에서 널리 사용되는 실시간 탐지 모델입니다. 이 모델은 이미지 전체를 한 번에 처리하여 객체의 위치와 클래스 정보를 동시에 예측하는 구조로, 속도와 정확도의 균형이 뛰어납니다. YOLOv5 이후 버전에서는 CSPDarknet, PANet, Detect Head 등의 구조를 통해 피처 추출, 위치 예측, 클래스 분류를 통합적으로 수행하며, 최근 YOLOv8에 이르기까지 경량화 및 정확도 향상을 동시에 달성하고 있습니다. YOLO의 학습 구조는 사전에 정의된 클래스 목록을 기반으로 하며, 학습 데이터에도 객체가 어떤 클래스에 속하는지에 대한 라벨이 반드시 포함되어야 합니다. 이는 실시간 탐지나 경량 디바이스 환경에 매우 적합하지만, 자연어로 구성된 설명이나 유연한 질의에는 대응하지 못합니다. 예를 들어, “노란 모자를 쓴 사람”과 같은 속성 조건이 포함된 요청은 YOLO의 클래스 기반 구조에서는 직접 처리하기 어렵습니다. 따라서 자연어로 탐지 조건을 구성해야 하는 환경에서는 한계가 존재합니다. Grounding DINO의 자연어 기반 탐지 방식 Grounding DINO는 자연어 ...

실제 이미지 분할 프로젝트에서 특정 관심 영역(ROI)을 추출하는 작업을 수행하면서, 다양한 분할 모델 중 어떤 것을 선택해야 하는지 고민한 적이 있습니다. 특히 대용량 이미지에서 정밀한 객체 분할이 필요한 경우, 단순히 성능 수치만으로 모델을 고르기보다는 처리 방식과 유연성, 입력 방식 등을 종합적으로 고려해야 했습니다. 그 과정에서 최근 가장 주목받는 두 모델인 SAM(Segment Anything Model)과 SegFormer를 비교하게 되었고, 각 모델이 갖는 구조적 차이와 실무 적용성에 대한 명확한 기준이 필요하다고 느꼈습니다. 본 글에서는 이미지 분할을 위한 두 대표 모델 SAM과 SegFormer의 구조, 처리 방식, ROI 설정 능력, 분해능 처리 방식 등을 중심으로 실질적인 비교 분석을 제공합니다. SAM – 상호작용 기반 범용 분할 모델 SAM(Segment Anything Model)은 Meta AI에서 개발한 범용 분할 모델로, 다양한 이미지와 객체에 대해 사전 정의된 클래스 없이도 마스크를 생성할 수 있는 것이 특징입니다. SAM은 기본적으로 Promptable Segmentation 구조를 따릅니다. 사용자는 클릭, 경계 상자, 텍스트, 마스크 등 다양한 입력 프롬프트를 제공할 수 있으며, 모델은 해당 프롬프트에 기반해 분할 결과를 생성합니다. 이는 기존의 Fully Supervised Segmentation 모델과는 확연히 다른 접근 방식입니다. SAM은 이미지 인코더, 프롬프트 인코더, 마스크 디코더의 세 가지 주요 컴포넌트로 구성되어 있으며, 특히 이미지 인코더에는 Vision Transformer(ViT-H)와 같은 고성능 트랜스포머가 사용됩니다. SAM은 전체 이미지를 고정된 해상도로 먼저 인코딩해 저장해 두고, 이후 입력되는 프롬프트에 따라 실시간으로 분할 결과를 생성하는 방식으로 작동합니다. 이는 매우 효율적이며, 다양한 인터랙션 기반 응용이 가능하다는 장점이 있습니다. 특히 관심 영역(ROI)에 대한 정밀한...

이미지와 텍스트를 함께 처리하는 멀티모달 시스템을 기획하면서 CLIP과 BLIP 두 모델의 차이에 대해 명확히 이해해야 하는 상황이 있었습니다. 특히 제로샷 분류, 이미지 검색, 캡셔닝 등 서로 다른 태스크를 하나의 멀티모달 모델로 처리할 수 있을지 고민할 때, 어떤 구조를 선택하느냐에 따라 구현 전략이 크게 달라졌습니다. CLIP은 텍스트 프롬프트 기반 분류에 강점을 보였고, BLIP은 텍스트 생성과 멀티모달 추론에 더 적합한 구조로 보였습니다. 본 글에서는 CLIP과 BLIP의 구조적 차이, 학습 방식, 활용 방식의 차이를 중심으로 멀티모달 AI 시스템에서 어떤 상황에 어떤 모델을 선택해야 할지에 대한 기준을 제공하고자 합니다. CLIP의 구조와 학습 방식 개요 CLIP은 OpenAI에서 2021년 발표한 멀티모달 사전학습 모델로, 이미지와 텍스트를 쌍으로 학습하여 두 정보를 동일한 임베딩 공간에서 정렬(alignment)할 수 있도록 훈련됩니다. 구조적으로는 dual-encoder 방식으로, 이미지 인코더와 텍스트 인코더가 각각 독립적으로 작동하며, 최종적으로 두 임베딩 벡터 간의 cosine similarity를 통해 의미적 유사도를 측정합니다. 이미지 인코더는 ResNet 또는 Vision Transformer(ViT)를 기반으로 하며, 텍스트 인코더는 트랜스포머 계열의 언어 모델을 활용합니다. CLIP은 contrastive learning 방식을 채택하여, 주어진 이미지와 이에 해당하는 텍스트가 가장 높은 유사도를 갖도록 학습합니다. 대규모 웹 기반 데이터셋(예: LAION)을 활용하며, 정형화되지 않은 실세계 이미지–문장 쌍을 수억 개 단위로 학습합니다. 이 구조의 가장 큰 장점은 제로샷 분류가 가능하다는 점으로, 별도의 클래스 학습 없이 텍스트 프롬프트만으로 분류 기준을 바꿀 수 있습니다. 다만 구조가 단순한 만큼 이미지와 텍스트 간 깊은 상호작용은 제한적입니다. BLIP의 구조와 멀티모달 통합 전략 BLIP(Bootstrappi...

이미지와 텍스트를 함께 처리하는 멀티모달 모델의 성능을 비교하던 중, CLIP 모델의 유연성과 높은 성능이 인상 깊었습니다. 사전 학습된 CLIP 모델 하나만으로도 이미지 분류, 검색, 캡셔닝, 제로샷 분류 등 다양한 태스크를 수행할 수 있었으며, 사전 정의된 클래스가 없어도 텍스트 프롬프트만으로 분류를 수행하는 방식은 실제 응용 시스템에서도 큰 장점을 보였습니다. 이러한 경험을 바탕으로 CLIP의 학습 방식과 구조, 그리고 어떤 점에서 다른 멀티모달 모델과 차별화되는지를 체계적으로 정리해 보는 것이 필요하다고 판단하였습니다. 본 글에서는 CLIP의 쌍대 학습 구조, 콘트라스티브 러닝 방식, 멀티모달 임베딩 특징 등을 중심으로 CLIP의 핵심 원리를 분석합니다. CLIP 모델 구조와 입력 방식의 이해 CLIP은 Contrastive Language-Image Pretraining의 약자로, OpenAI에서 2021년에 발표한 멀티모달 사전학습 모델입니다. 이 모델의 핵심 아이디어는 대규모의 이미지–문장 쌍을 활용하여, 이미지와 텍스트가 서로 의미적으로 일치하는 경우 높은 유사도를 갖도록 학습하는 것입니다. 기존의 이미지 분류 모델과 달리, CLIP은 이미지와 텍스트를 각각 독립된 인코더에서 처리한 후, 이들의 임베딩을 동일한 의미 공간에서 정렬(alignment)합니다. CLIP의 구조는 두 개의 주요 컴포넌트로 나뉘어 있습니다. 하나는 이미지 인코더로, ResNet 또는 Vision Transformer 구조가 사용됩니다. 다른 하나는 텍스트 인코더로, Transformer 기반의 텍스트 모델이 사용되며, BERT와 유사한 구조를 갖습니다. 이 두 인코더는 각각 이미지와 텍스트를 벡터로 임베딩한 후, cosine similarity를 통해 두 벡터 간 유사도를 계산하게 됩니다. 입력은 대규모의 이미지와 이에 대응하는 설명 문장(text caption) 쌍으로 구성되며, CLIP은 이 쌍을 수백만 개 단위로 학습합니다. 데이터셋은 인터넷에서 수집된...

시각 정보에 대한 질의응답 시스템을 구현하는 프로젝트를 진행하면서 Visual Question Answering(VQA)의 구조와 작동 원리에 대한 명확한 이해가 필요하다는 것을 절실히 느꼈습니다. 단순히 이미지를 분류하거나 객체를 탐지하는 것과는 다르게, VQA는 이미지에 대한 자유로운 질문을 입력받고 자연어로 된 답변을 생성하거나 선택하는 복합적인 능력을 요구합니다. 이는 컴퓨터비전과 자연어처리가 결합된 대표적인 멀티모달 인공지능 과제로, 실제 활용 범위도 자율주행, 스마트 시티, 헬스케어, 콘텐츠 검색 등 다양한 분야로 확장되고 있습니다. 본 글에서는 VQA의 개념, 구조적 특징, 작동 원리 및 활용 예시를 중심으로 이 기술을 정리해 보고자 합니다. VQA의 정의와 작동 원리 이해 Visual Question Answering은 하나의 이미지와 해당 이미지에 대한 질문을 입력으로 받아, 그에 대한 답변을 자연어로 출력하는 인공지능 시스템입니다. 예를 들어, 한 사진을 제시하고 “사진 속 사람은 무엇을 입고 있나요?”라는 질문을 입력하면, “청색 셔츠”와 같은 답변을 반환하는 방식입니다. 이처럼 VQA는 두 개의 입력(이미지, 질문)을 함께 이해하고, 세 번째 요소인 답변을 생성하는 멀티모달 추론 구조를 가집니다. 기본적인 처리 과정은 다음과 같습니다. 먼저 이미지와 질문을 각각 인코더를 통해 벡터 형태로 임베딩합니다. 이미지 인코더는 보통 CNN 또는 Vision Transformer 계열이 사용되며, 질문은 BERT, RoBERTa, GPT 등의 언어모델이 활용됩니다. 이후 이 두 임베딩 결과를 멀티모달 융합 모듈을 통해 결합하여, 이미지와 질문의 의미 관계를 학습합니다. 마지막으로 답변 디코더 또는 분류기가 이 융합 정보를 바탕으로 적절한 응답을 출력하게 됩니다. VQA는 크게 두 가지 방식으로 구분됩니다. 하나는 선택형 VQA로, 미리 정의된 답변 후보 중에서 하나를 선택하는 방식이며, 대규모 데이터셋을 바탕으로 정확도를 평가하기 용이하...

이미지에 대한 자동 설명 생성을 다루는 프로젝트를 수행하면서, 단순한 분류나 태깅을 넘어 이미지 속 장면의 의미와 맥락을 텍스트로 표현하는 기술이 왜 중요한지를 체감한 경험이 있습니다. 예를 들어 사진 속에 인물이 있고, 배경에 건물과 차가 함께 있다면 단순히 '사람', '건물', '차'라는 키워드보다 ‘한 남성이 도심 거리에서 차량 옆에 서 있다’와 같은 문장이 훨씬 더 풍부한 정보를 전달합니다. 이러한 필요성은 이미지 기반 검색, 접근성 향상, 자율 시스템의 시각 이해 등 다양한 분야에서 계속해서 강조되고 있으며, 이 기능의 핵심 기술이 바로 이미지 캡셔닝(image captioning)입니다. 본 글에서는 이미지 설명 생성기의 작동 원리, LSTM 기반과 트랜스포머 기반 구조의 차이, 그리고 발전 방향에 대해 상세히 분석합니다. 이미지 캡셔닝의 기본 구조와 처리 흐름 이미지 캡셔닝은 시각적 입력(이미지)을 받아 이를 자연어 문장으로 출력하는 과정을 의미하며, 기본적으로 인코더–디코더 구조를 따릅니다. 인코더는 이미지를 받아 고차원 임베딩 벡터로 변환하고, 디코더는 이 벡터를 입력으로 받아 단어 시퀀스를 생성합니다. 이때 이미지 인코더는 보통 CNN(Convolutional Neural Network) 또는 Vision Transformer와 같은 구조를 사용하며, 이로부터 추출된 특징 맵을 디코더의 초기 입력 또는 어텐션 키로 전달합니다. 이 구조는 이미지 분류와는 다르게, 시계열적인 언어 생성이라는 과제를 함께 수행해야 하기 때문에 이미지와 언어 사이의 의미 연결뿐만 아니라 문장 구성 능력도 요구됩니다. 실제 적용에서는 학습된 데이터셋의 품질, 사전 학습된 이미지 인코더의 성능, 디코더의 언어 생성 능력이 전체 결과에 큰 영향을 미치게 됩니다. 따라서 이미지 캡셔닝은 컴퓨터비전과 자연어처리 기술이 융합된 대표적인 멀티모달 태스크라 할 수 있습니다. 또한 문장을 단순히 나열하는 것이 아니라, 문법적으...

최근 멀티모달 인공지능 프로젝트에 참여하면서 이미지와 텍스트 데이터를 함께 처리하는 구조를 설계할 일이 많아졌습니다. 이 과정에서 가장 중요하게 다뤄야 했던 부분 중 하나는 각기 다른 데이터 타입을 공통된 의미 공간에서 비교하거나 결합할 수 있도록 임베딩하는 전략이었습니다. 텍스트는 문장 구조, 문맥, 어휘 차이를 고려해야 하며, 이미지는 형태, 색상, 질감 등의 시각적 요소를 벡터로 표현해야 합니다. 이러한 서로 다른 모달리티를 통합하기 위해 어떤 임베딩 전략을 선택하느냐에 따라 모델 성능과 확장성이 크게 달라질 수 있습니다. 본 글에서는 멀티모달 인공지능 시스템에서 사용되는 이미지와 텍스트 임베딩 전략들을 비교하고, 그 특성과 장단점, 선택 시 고려해야 할 요소들을 정리하였습니다. 이미지 임베딩 – CNN에서 비전 트랜스포머까지 이미지 임베딩은 시각 정보를 고차원 벡터로 변환하는 과정이며, 컴퓨터비전 모델의 핵심 구성입니다. 초기에는 Convolutional Neural Network(CNN)가 이미지 특징 추출의 표준 방식이었으며, 대표적으로 ResNet, EfficientNet, Inception 등이 널리 활용되었습니다. 이러한 구조는 이미지의 공간 정보를 보존하면서 지역적인 특징을 추출할 수 있도록 설계되었으며, 이미지 분류, 객체 인식, 세그멘테이션 등 다양한 태스크에 적용되어 높은 성능을 보여주었습니다. 하지만 CNN 기반 구조는 글로벌 컨텍스트 파악에 한계가 있고, 계층적으로 추출된 특징들이 각기 다른 의미 공간에 위치하는 경우가 많아, 멀티모달 통합 임베딩에는 다소 제약이 있었습니다. 이를 극복하기 위해 등장한 것이 Vision Transformer(ViT) 기반 임베딩 전략입니다. ViT는 이미지를 일정 크기의 패치로 나눈 후, 이를 시퀀스 형태로 입력하여 전체 이미지를 글로벌하게 해석하는 방식을 사용합니다. ViT 기반 임베딩은 텍스트에서 사용하는 트랜스포머 구조와 유사하기 때문에, 이미지와 텍스트 임베딩을 동일한 아키텍처 패...

멀티모달 인공지능 분야에서 이미지와 텍스트를 함께 처리할 수 있는 모델들이 연구자들에게 많은 관심을 받고 있습니다. 특히 Vision-Language Pretraining(VLP)을 기반으로 한 BLIP(Bootstrapping Language-Image Pretraining)는 다양한 멀티모달 태스크에 적용 가능한 범용 구조를 갖추고 있어, 논문 재현과 응용 실험을 위한 구현 대상으로 자주 선택됩니다. 실제로 연구 프로젝트에서 이미지 캡셔닝, VQA(시각 질의 응답), 이미지-텍스트 검색 등 태스크를 통합적으로 다루고자 할 때, BLIP를 기반으로 한 구조가 매우 유용하다는 것을 직접 경험했습니다. 이 글은 BLIP 논문을 기반으로 한 구현 과정에서 필요한 구조 이해, 코드 흐름, 사전 모델 사용법을 정리하여 연구용 구현에 도움이 되도록 구성하였습니다. BLIP 모델 구조의 핵심 구성 이해 BLIP는 크게 세 가지 컴포넌트로 구성됩니다. 첫째는 이미지 인코더로, 일반적으로 Vision Transformer(ViT)를 기반으로 하며, 이미지 입력을 시각적 토큰으로 변환합니다. 둘째는 텍스트 인코더와 디코더입니다. BERT 구조를 활용하여 텍스트 입력을 처리하며, 특정 태스크에서는 디코더를 사용하여 문장을 생성하는 역할도 수행합니다. 셋째는 양방향 멀티모달 인코더로, 이미지와 텍스트 정보를 통합하여 의미 기반의 상호작용을 가능하게 합니다. BLIP의 가장 큰 특징은 Pretraining 방식의 다양성입니다. 이미지-텍스트 매칭(Image-Text Matching), 이미지 캡셔닝(Image Captioning), 콘트라스티브 학습(Contrastive Learning) 등 여러 종류의 태스크를 동시에 학습하며, 이로 인해 하나의 모델로 다양한 태스크를 처리할 수 있는 범용성이 확보됩니다. 또한 BLIP는 ‘Bootstrapping’이라는 이름에 걸맞게, 사전 학습된 모델 없이도 자체적으로 언어–이미지 연계를 점진적으로 강화할 수 있는 구조를 채택하고 있...

최근 다양한 비전 AI 프로젝트를 기획하면서 단일 이미지 분류 모델로는 해결이 어려운 문제들이 자주 등장했습니다. 특히 텍스트 정보와 시각적 데이터를 함께 다뤄야 하는 상황에서, 단순한 CNN 기반 분류 모델만으로는 사용자 요구를 만족시키기 어려웠습니다. ‘고객이 입력한 문장과 제품 이미지가 일치하는가’, ‘이미지에 대한 설명을 자동으로 생성할 수 있는가’와 같은 요청이 많아졌고, 이 과정에서 멀티모달 인공지능에 대한 이해가 필수적이라는 점을 실감하게 되었습니다. 이 글은 컴퓨터비전 시스템을 기획하는 실무자 또는 기획자 입장에서 멀티모달 AI의 개념, 작동 원리, 활용 방향을 이해할 수 있도록 구성하였습니다. 멀티모달 AI의 기본 개념과 구조 이해 멀티모달 인공지능은 텍스트, 이미지, 음성, 센서 데이터 등 서로 다른 형태의 정보를 동시에 입력으로 받아 통합 분석하는 AI 시스템을 의미합니다. 특히 비전 기반 프로젝트에서는 이미지와 텍스트를 함께 처리하는 구조가 핵심입니다. 예를 들어, 특정 이미지가 “검은 배경의 붉은 신발”이라는 설명과 얼마나 유사한지를 판단하거나, 반대로 이미지에 대한 설명 문장을 자동으로 생성하는 작업이 이에 해당합니다. 이러한 시스템은 각각의 모달리티에 대해 독립적인 인코더를 사용합니다. 이미지는 CNN 또는 비전 트랜스포머 기반 인코더로 처리되며, 텍스트는 일반적으로 트랜스포머 기반의 언어 인코더를 사용합니다. 이후 이들 임베딩 결과는 동일한 의미 공간(embedding space)으로 매핑되며, 의미적으로 유사한 이미지와 문장은 가까운 위치에 놓이도록 학습됩니다. 이 구조는 사용자가 새로운 문장을 입력하더라도, 이미지–문장 간의 유사도를 계산해 가장 관련성 높은 이미지를 반환할 수 있도록 해줍니다. 즉, 사전에 정의된 클래스가 아니더라도 자유로운 질의에 기반한 분류와 검색이 가능하며, 이는 ‘제로샷 분류(zero-shot classification)’나 ‘콘트라스티브 러닝 기반 분류’와 같은 방식으로 구현됩니다. 텍...

딥러닝 기반 컴퓨터비전 연구를 진행하면서, 단순한 분류나 탐지 모델로는 특정 문제에 유연하게 대응하기 어려움을 느낀 적이 있습니다. 특히 실험에서 새로운 클래스가 갑자기 등장하거나, 라벨이 명확히 주어지지 않은 데이터를 처리할 때마다 기존 모델의 구조적 한계가 드러났습니다. 이처럼 사전 정의되지 않은 상황에 대응하면서도 설명 가능한 인공지능을 구현하기 위한 방법으로, 멀티모달 학습 기반의 CLIP 모델이 큰 주목을 받고 있습니다. 본 글은 컴퓨터비전 전공자들이 CLIP의 구조, 사전학습 방식, 실전 활용 방식을 체계적으로 이해할 수 있도록 구성하였습니다. CLIP의 기본 구조와 작동 원리 CLIP(Contrastive Language–Image Pretraining)은 OpenAI에서 발표한 멀티모달 모델로, 이미지와 텍스트를 같은 임베딩 공간으로 맵핑하는 것이 핵심입니다. 이 모델의 구조는 두 개의 독립적인 인코더, 즉 이미지 인코더와 텍스트 인코더로 구성됩니다. 이미지 인코더는 일반적으로 ResNet 또는 Vision Transformer 구조를 사용하며, 텍스트 인코더는 Transformer 기반으로 문장을 임베딩합니다. 입력으로는 이미지와 해당 이미지에 대응되는 텍스트 설명(캡션)이 쌍으로 주어지며, 모델은 이 둘을 각각 임베딩한 후 동일한 임베딩 공간에서의 유사도를 학습합니다. 학습 목적은 올바른 이미지–텍스트 쌍은 유사도가 높고, 잘못된 쌍은 낮게 되도록 하는 것입니다. 이때 사용되는 손실 함수는 일반적인 분류 손실이 아닌, contrastive loss입니다. 전체 배치에서 양성 쌍과 음성 쌍을 동시에 고려하여 학습이 이루어집니다. 이 구조는 전통적인 분류 모델과는 달리, 학습 이후에도 새로운 텍스트 쿼리를 통해 이미지를 분류하거나 검색할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이는 특히 제로샷 학습(zero-shot learning)과 오픈셋(open-set) 문제에서 CLIP이 효과적으로 작동할 수 있는 기반이 됩니다. 사전학습 방식과 ...

산업용 검사 시스템을 구축하는 과정에서 정형화된 딥러닝 모델로는 처리하기 어려운 경우가 종종 발생했습니다. 특히 생산 현장에서 발생하는 미세한 결함이나 예외적인 상태는 기존 CNN 기반 분류 또는 탐지 모델만으로는 충분히 대응하기 어려웠습니다. 수많은 제품 종류와 공정 상황, 비정형 데이터에 유연하게 대응하면서도 설명 가능한 인공지능 시스템을 구성하는 것이 과제로 남았습니다. 이 과정에서 CLIP과 같은 멀티모달 모델의 가능성에 주목하게 되었고, 실제 적용 가능성을 검토하면서 산업 현장에 적합한 구조로 활용하는 방법을 고민하게 되었습니다. CLIP의 멀티모달 특성과 산업 활용 가능성 CLIP은 이미지와 텍스트를 공통된 임베딩 공간에 매핑하여 비교할 수 있도록 설계된 멀티모달 모델입니다. Vision Transformer와 트랜스포머 기반 텍스트 인코더를 각각 구성한 후, 이미지와 문장을 쌍으로 입력해 유사도를 학습하는 방식으로 훈련되었습니다. 이러한 구조를 통해 CLIP은 입력된 이미지와 가장 의미적으로 유사한 문장을 찾아내거나, 반대로 문장과 관련된 이미지를 탐색할 수 있는 능력을 가집니다. 산업용 검사 분야에서는 제품의 외관, 라벨, 표면 상태 등 시각 정보와 함께 도면, 매뉴얼, 이상 설명서 등 텍스트 정보가 함께 활용됩니다. CLIP은 이러한 멀티모달 데이터를 동시에 처리할 수 있는 장점을 지니고 있으며, 특히 새로운 제품이나 검사 조건이 주어졌을 때 유연하게 반응할 수 있다는 점에서 기존 모델보다 높은 확장성과 실용성을 가집니다. 기존 분류 모델은 특정 클래스에 대한 학습이 선행되어야 하지만, CLIP은 텍스트 기반 프롬프트만으로도 새로운 조건을 탐색할 수 있는 제로샷 분류 능력을 제공합니다. 예를 들어, “표면에 균열이 있는 제품”이라는 문장을 프롬프트로 사용하면, 모델은 해당 조건에 가장 부합하는 이미지를 자동으로 찾아내거나, 반대로 이미지를 입력했을 때 관련된 설명을 출력할 수 있습니다. 이는 제품 불량 유형이 다양하고 명확히 정의되...

최근 자율주행 기술 관련 프로젝트에서 센서 데이터를 어떻게 통합할 것인지에 대한 고민이 있었습니다. 초기에는 카메라 기반의 이미지 처리만으로 차량 주변 환경을 인식하려 했으나, 날씨나 조명 조건에 따라 안정적인 결과를 얻기 어려웠고, 특정 상황에서는 오인식도 발생하였습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 LIDAR, 레이더, 텍스트 기반 정보까지 함께 처리할 수 있는 멀티센서 융합 기반의 접근이 필요하다는 것을 실감하게 되었습니다. 본 글에서는 자율주행 분야에서의 멀티모달 센서 융합의 구조, LIDAR와 이미지 통합, 자연어 처리의 역할까지 포함하여 기술적으로 정리하고자 합니다. 자율주행에서의 멀티센서 융합 개념 자율주행 시스템은 주변 환경을 인식하고, 그에 따라 차량의 주행 경로를 결정하는 복잡한 판단 과정을 거칩니다. 이를 위해 다양한 센서가 사용되며, 대표적으로는 카메라(이미지), LIDAR(거리 및 형태 정보), 레이더(속도와 거리), GPS, IMU 등이 있습니다. 이 중에서도 카메라와 LIDAR는 가장 핵심적인 시각 센서로, 각각의 강점과 약점이 존재합니다. 카메라는 고해상도 시각 정보를 제공하지만, 조도 변화나 날씨에 민감하게 반응합니다. 반면 LIDAR는 거리 기반의 3D 포인트 클라우드를 제공하여, 구조적인 정보는 잘 파악할 수 있으나 텍스처 정보나 색상 정보를 포함하지 않습니다. 이처럼 서로 보완적인 센서들을 함께 활용하고, 인공지능 모델을 통해 통합 분석하는 것을 멀티센서 융합(Multi-sensor Fusion)이라고 합니다. 융합 방식은 크게 세 가지로 구분됩니다. 첫째, 센서의 원시 데이터를 통합하는 저수준 융합(Early Fusion), 둘째, 각 센서의 특징 벡터를 통합하는 중간 수준 융합(Mid-level Fusion), 셋째, 센서별 인식 결과를 종합적으로 판단하는 고수준 융합(Late Fusion)이 있습니다. 자율주행 시스템에서는 처리 속도와 정확도 간의 균형을 고려하여 주로 중간 또는 고수준 융합이 사용됩니다. ...

영상 분석 모델을 의료 분야에 적용하려는 연구 프로젝트에 참여한 경험이 있습니다. 기존의 컴퓨터비전 기술이 산업 검사나 자율주행에 활용되는 것은 익숙했지만, 의료영상처럼 해석이 민감하고 고도의 정밀성을 요구하는 영역에서 어떻게 적용할 수 있을지에 대해 고민이 많았습니다. 특히 의료 전문가의 판단을 대체하지 않으면서도, 그들의 진단을 보조하고 시간과 정확도를 동시에 향상시키는 방식이 무엇인지에 대한 해답을 찾기 위해 멀티모달 AI의 가능성을 검토하게 되었습니다. 이 글에서는 이미지 분할, 설명 생성, 이미지-텍스트 융합 기술을 기반으로 한 의료영상 진단 보조 시스템의 구조와 활용 가능성을 다뤄보고자 합니다. 의료영상 분할 기술의 핵심과 적용 의료영상 분석에서 가장 기본이 되는 작업 중 하나는 특정 부위 또는 병변의 영역을 정확히 분할하는 것입니다. 이를 통해 의사는 병변의 위치, 크기, 모양을 보다 명확히 파악할 수 있고, 치료 방향 결정에 도움을 받을 수 있습니다. 대표적인 예로는 폐 CT에서 결절(nodule)을 분할하거나, 뇌 MRI에서 종양 영역을 분할하는 작업 등이 있습니다. 최근에는 SAM(Segment Anything Model), UNet, DeepLabV3+ 등 고도화된 분할 모델이 의료영상에 적용되고 있습니다. 특히 SAM은 사전 학습된 거대 모델로 다양한 이미지에서 빠르게 분할이 가능하며, 사용자 입력에 따라 유연하게 분할 범위를 조정할 수 있어 라벨링 도구로도 활용됩니다. 이는 의료영상의 복잡한 구조를 보다 정밀하게 분리하고, 라벨링에 드는 시간을 크게 줄여주는 데 기여합니다. 또한 자동 분할된 영역은 정량 분석으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 종양의 면적이나 부피, 주변 조직과의 거리 등을 자동으로 계산하여 진단 보조 지표로 활용할 수 있습니다. 이러한 수치는 의사의 직관적인 판단을 보완하고, 치료 전후 비교 및 예후 예측에도 활용될 수 있습니다. 설명 생성과 이미지-텍스트 연계의 가능성 분할된 영역이 의미 있는 임...

최근 도시 기반 인프라 프로젝트를 기획하며, 단순한 CCTV 영상 분석을 넘어서는 지능형 시스템이 필요하다는 점을 실감하게 되었습니다. 차량 흐름, 보행자 안전, 환경 모니터링 등 수많은 정보를 실시간으로 감지하고 판단하는 데는 단일 센서나 단일 모델만으로는 한계가 있습니다. 이 과정에서 멀티모달 인공지능, 특히 이미지와 텍스트, 오디오, 센서 데이터 등을 함께 처리하는 AI 구조에 관심을 갖게 되었고, 스마트시티 환경에서 이를 어떻게 적용할 수 있을지 고민하게 되었습니다. 본 글에서는 멀티모달 AI가 스마트시티에 어떻게 활용되고 있는지, 그 구조와 실제 적용 사례를 중심으로 정리하고자 합니다. 스마트시티와 멀티모달 AI의 필요성 스마트시티란 정보통신기술(ICT)을 기반으로 도시 기능을 자동화하고 효율적으로 운영하는 도시를 의미합니다. 기존의 스마트시티는 센서 기반 데이터 수집과 단순한 모니터링 중심이었다면, 최근에는 인공지능 기술을 통해 보다 정밀한 분석과 예측, 대응까지 수행하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이때 단일 데이터 타입만 처리하는 AI 시스템은 복잡한 도시 상황을 충분히 이해하지 못하는 경우가 많습니다. 예를 들어, CCTV로 보행자의 움직임을 인식하는 것만으로는 사고 위험 여부를 판단하기 어렵습니다. 날씨 정보, 도로 상황, 교통 신호 상태 등 다양한 데이터가 함께 고려되어야 하며, 이를 위해 멀티모달 AI가 요구됩니다. 멀티모달 AI는 영상, 오디오, 텍스트, 센서 신호 등 다양한 형태의 데이터를 통합 분석하는 기술입니다. 스마트시티에서는 CCTV 영상 외에도 차량 센서, 스마트폰 GPS, 실시간 SNS 텍스트 등 복합 정보를 처리할 수 있어야 하며, 멀티모달 AI는 이러한 환경에 최적화된 기술적 해법을 제공합니다. CCTV 영상 기반 멀티모달 모델의 구조 스마트시티에서 가장 많이 활용되는 데이터는 CCTV 영상입니다. 단순 감시를 넘어서 사람, 차량, 교통 흐름, 위험 요소 등을 실시간으로 탐지하고 예측하기 위한 영상 분석...

이미지를 이해하고 설명하는 AI 시스템을 구축하던 중, 단순한 캡셔닝 모델만으로는 복잡한 문장 생성이나 사용자의 질문에 자연스럽게 답변하는 기능을 구현하기 어려웠습니다. 이미지와 텍스트를 함께 이해하면서도, 텍스트 생성까지 가능한 멀티모달 생성 AI가 필요했기 때문입니다. 그래서 이 과정에서 접하게 된 모델이 바로 BLIP-2였습니다. BLIP-2는 이미지와 텍스트를 통합적으로 처리할 수 있는 멀티모달 구조에, 강력한 언어 모델을 결합한 프레임워크로, 최근 멀티모달 생성형 AI 연구에서 핵심적인 모델 중 하나로 자리 잡고 있습니다. BLIP-2의 등장 배경과 목적 BLIP-2는 Salesforce Research에서 개발한 두 번째 버전의 BLIP(Bootstrapping Language-Image Pretraining) 모델입니다. 이 모델의 주요 목적은 이미지를 입력받아 자연스러운 텍스트를 생성하거나, 텍스트를 기반으로 이미지를 해석하고 대답하는 등 다양한 멀티모달 작업을 효과적으로 수행하는 것입니다. 기존의 CLIP이나 BLIP-1은 주로 이미지-텍스트 매칭이나 이미지 캡셔닝 같은 비교적 단순한 작업에 초점을 맞췄다면, BLIP-2는 대형 언어 모델(LLM)과의 연결을 통해 텍스트 생성 능력을 대폭 향상시켰다는 점에서 주목받고 있습니다. 특히 BLIP-2는 다양한 멀티모달 작업을 “텍스트 생성” 문제로 전환하는 구조를 취하고 있습니다. 이는 이미지 캡션, VQA(시각 질의응답), 이미지 기반 요약, 명령 기반 설명 생성 등 다양한 응용으로 이어질 수 있는 장점을 제공합니다. 즉, 기존의 인식 중심 모델이 아닌, 이해와 생성 중심의 멀티모달 AI로 확장된 것입니다. BLIP-2의 구조적 특징과 아키텍처 BLIP-2의 구조는 크게 세 가지 주요 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 첫째는 **이미지 인코더**로, 일반적으로 ViT(Vision Transformer) 기반의 사전학습된 모델이 사용됩니다. 이 인코더는 입력 이미지의 시각적 특징을 고차원...

이미지 객체 탐지 모델을 테스트하던 중, 기존의 YOLO나 Faster R-CNN 기반 모델로는 자연어 조건에 따라 특정 객체만 탐지하는 기능을 구현하기 어렵다는 점을 확인한 적이 있습니다. 예를 들어 “빨간 모자를 쓴 사람”이나 “왼쪽에 있는 자동차”처럼 조건이 포함된 지시문은 탐지 모델만으로 해결하기 쉽지 않았습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 관심을 갖게 된 모델이 Grounding DINO였습니다. Grounding DINO는 자연어 입력과 이미지 정보를 결합하여 객체를 탐지하는 독특한 구조를 가지고 있으며, 멀티모달 비전 모델 연구의 중요한 흐름을 보여주는 사례라 할 수 있습니다. Grounding DINO의 개념과 목적 Grounding DINO는 Diffusion과 DEtection을 결합한 DINO 계열 모델의 확장 형태로, 자연어 기반 객체 탐지가 가능한 모델입니다. 기존 객체 탐지 모델은 사전 정의된 클래스 집합을 사용하며, 해당 클래스 외의 객체는 탐지할 수 없습니다. 반면 Grounding DINO는 텍스트를 입력받아 탐지해야 할 대상의 조건을 정의할 수 있으며, 모델은 해당 문장과 이미지의 의미적 관계를 분석하여 결과를 도출합니다. 이 방식은 기존의 멀티클래스 분류보다 훨씬 유연하며, 클래스 확장 문제를 자연스럽게 해결할 수 있습니다. 또한 Grounding DINO는 BLIP이나 CLIP 및 SAM과 같은 멀티모달 모델들이 등장하는 흐름과 자연어 기반 비전 작업이 확대되는 흐름 속에서 중요한 전환점 역할을 하고 있습니다. 사용자가 원하는 객체를 언어로 지정할 수 있기 때문에, 객체 탐지만이 아니라 데이터 라벨링, 검색, 자동 분석 시스템 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 트랜스포머 기반 구조 분석 Grounding DINO의 핵심 구조는 트랜스포머 기반 인코더와 디코더에서 비롯됩니다. 이미지 인코더는 입력 영상을 패치 단위로 분할하고, 각 패치를 임베딩 벡터로 변환한 뒤, 다중 헤드 어텐션 구조를 통해 전체 이미...

이미지 분할 모델을 활용한 프로젝트를 진행하면서 가장 어려웠던 점 중 하나는, 다양한 이미지를 빠르게 분할하면서도 사람이 원하는 기준을 만족시키는 결과를 얻는 일이었습니다. 기존 모델들은 특정 클래스에 대해 사전 학습된 구조가 필요하거나, 커스텀 데이터셋을 준비해야만 원하는 출력이 가능했습니다. 하지만 Meta에서 공개한 Segment Anything Model, 즉 SAM은 이미지 분할 작업을 새로운 방식으로 접근하여, 사전 학습 없이도 다양한 객체 영역을 자유롭게 분할할 수 있는 기능을 제공했습니다. 본 글에서는 SAM의 실전 활용 관점에서 특징, 활용 방식, 응용 가능성을 정리하고자 합니다. SAM의 핵심 개념과 구조 SAM은 이름 그대로 이미지 내 모든 객체를 분할할 수 있는 모델을 목표로 설계되었습니다. 전통적인 시맨틱 분할이나 인스턴스 분할 모델은 특정 클래스에 대해 학습하거나 데이터 라벨링이 필요했습니다. 반면 SAM은 사전 학습 과정에서 거대한 데이터셋을 기반으로 다양한 객체를 분할할 수 있는 범용 능력을 갖추고 있습니다. SAM은 크게 세 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫째, 이미지 인코더는 Vision Transformer 기반의 백본을 통해 이미지 전체의 시각적 특징을 고밀도로 추출합니다. 둘째, 프롬프트 인코더는 사용자 입력을 처리하는 역할을 담당합니다. 이 프롬프트는 점, 박스, 텍스트 등 다양한 형태로 표현될 수 있으며, 이 입력에 따라 분할 결과가 달라집니다. 마지막으로 마스크 디코더는 이미지와 프롬프트 정보를 결합하여 마스크를 생성합니다. SAM이 주목받는 이유는 단순히 성능이 높다는 점뿐 아니라 범용성과 인터랙티브한 특성을 동시에 갖춘다는 데 있습니다. 사용자는 하나의 점을 클릭하거나 박스를 지정하는 것만으로 즉시 객체가 분할되며, 필요하다면 추가 조정도 가능합니다. 이러한 방식은 기존의 인스턴스 분할 모델과 비교했을 때 월등히 유연한 활용성을 제공합니다. 실전 활용 방식과 작업 효율 향상 SAM이 등장하면서 ...

이미지 인식 모델을 다루다 보면, 단순히 이미지를 분류하거나 객체를 탐지하는 것만으로는 해결되지 않는 문제를 종종 마주하게 됩니다. 이미지가 무엇인지에 대한 정보는 있지만, 그것이 어떤 의미를 갖는지, 어떤 텍스트 표현과 연결되는지에 대한 정보는 부족하기 때문입니다. 최근 프로젝트에서 CLIP 기반 모델을 활용했을 때, 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 방식이 기존 비전 모델의 한계를 극복할 수 있다는 점을 실감하게 되었습니다. 본 글에서는 CLIP 모델의 개념과 구조, 학습 방식, 활용 분야를 중심으로 멀티모달 AI의 핵심 개념을 정리해보고자 합니다. CLIP의 기본 개념과 멀티모달 임베딩 CLIP은 이미지와 텍스트를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 모델입니다. 기존의 비전 모델은 이미지만 처리하고 자연어 모델은 텍스트만 처리했지만, CLIP은 두 정보를 공통된 임베딩 공간에 맵핑하여 상호 비교할 수 있도록 설계되었습니다. 이 과정에서 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 이미지와 텍스트를 동일한 표현 방식으로 벡터화할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 하나의 이미지와 그 이미지에 대한 여러 설명문이 주어졌을 때, CLIP은 각 텍스트를 임베딩한 후 이미지 임베딩과 비교하여 가장 의미가 가까운 설명을 찾아냅니다. 반대로 텍스트를 입력해서 그 텍스트에 가장 부합하는 이미지를 검색하는 형태의 역방향 검색도 가능해집니다. 이러한 기능은 기존 CNN 기반 모델에서는 구현이 어렵거나 추가 모델이 필요했던 영역을 효과적으로 해결할 수 있습니다. CLIP의 핵심은 텍스트 인코더와 이미지 인코더가 각각 다른 구조를 가지고 있으면서도, 학습 과정에서 서로 동일한 표현 공간으로 정렬되도록 최적화된다는 점입니다. 이를 통해 이미지와 문장을 동일한 기준으로 비교할 수 있는 벡터 기반 멀티모달 표현이 만들어집니다. 대규모 데이터 기반의 학습 구조 CLIP이 주목받는 이유 중 하나는 학습 방식에 있습니다. CLIP은 수백만에서 수억 단위의 이미지와 텍스트 쌍을 기반으로 사전...

YOLO와 SegFormer를 함께 사용하는 영상 분석 시스템을 설계하면서 가장 많이 고민한 부분은 바로 성능 튜닝이었습니다. 두 모델 모두 고성능 구조를 갖고 있지만, 병렬 또는 순차적으로 사용할 때 발생하는 연산 부담과 리소스 소모는 실시간 시스템에 큰 영향을 미치기 때문입니다. 특히 시스템 설계의 목적이 실시간성 유지와 정확도 향상이라면, 단순 모델 선택 이상의 미세한 튜닝이 필요합니다. 석사 과정 중 관련 프로젝트를 수행하며 수차례 실험과 테스트를 반복하면서 얻은 노하우를 정리하여 이 글에 담았습니다. 하이퍼파라미터 최적화: 정확도와 속도의 균형 YOLO와 SegFormer 모두 하이퍼파라미터 튜닝이 성능에 큰 영향을 미치는 구조입니다. 특히 입력 이미지 해상도, confidence threshold, IoU threshold는 객체 탐지 정확도와 속도 모두에 직접적인 영향을 줍니다. YOLO는 일반적으로 640x640 해상도가 기본값이지만, 처리 속도를 높이기 위해 512x512 또는 416x416으로 줄이는 것이 효과적일 수 있습니다. 단, 이 경우 작은 객체에 대한 탐지 정확도가 떨어질 수 있어 프로젝트 목적에 따라 조정이 필요합니다. SegFormer의 경우에는 백본 크기(MiT-B0 ~ B5)의 선택이 중요하며, 시맨틱 분할 품질과 메모리 사용량 사이에서 적절한 절충이 필요합니다. B2 이상에서는 성능 향상이 눈에 띄지만, 엣지 환경에서는 B0 또는 B1을 사용하는 것이 현실적입니다. 또한 입력 크기를 512x512 이상으로 확보하는 것이 일반적인 분할 정확도를 보장하는 데 도움이 됩니다. 학습 시에는 CrossEntropy Loss 외에 Dice Loss를 병행하여 경계 영역의 분할 품질을 높일 수 있으며, focal loss를 적용하면 클래스 불균형 문제가 있는 경우에도 효과적입니다. 모델 통합 구조의 병렬 최적화 전략 두 모델을 함께 사용할 경우, 순차 구조보다는 병렬 구조가 자원 분산 측면에서 훨씬 효율적입니다. YOLO는...

실시간 영상 분석 프로젝트를 진행하면서 가장 큰 제약은 연산 자원이었습니다. 특히 YOLO와 SegFormer와 같은 고성능 딥러닝 모델을 함께 사용해야 할 경우, 두 모델을 순차적으로 실행하면 자원 점유율이 급격히 높아져 실시간성이 떨어지거나 프레임 손실이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 YOLO와 SegFormer를 병렬로 실행하는 구조를 실험하게 되었고, 결과적으로 시스템 처리 속도는 크게 향상되었으며 자원 효율성도 확보할 수 있었습니다. 본 글에서는 이러한 병렬 실행 전략의 구성 방법과 실시간 모델 설계에 미치는 효과를 상세히 다뤄보고자 합니다. YOLO와 SegFormer의 연산 특성 이해하기 YOLO는 객체 탐지를 위해 설계된 모델로, 주로 전체 이미지에서 사람, 차량, 물체 등을 빠르게 찾아내는 데 사용됩니다. 반면 SegFormer는 시맨틱 분할을 통해 픽셀 단위로 의미 있는 영역을 구분하며, 장면 해석이나 관심 영역 설정 등에 유리합니다. 두 모델 모두 높은 정확도를 자랑하지만, 동시에 실행할 경우 연산량이 매우 커지는 단점이 있습니다. YOLO는 대체로 한 번의 연산으로 전체 이미지에 대한 결과를 추론하며, GPU의 병렬 연산을 효과적으로 활용할 수 있습니다. SegFormer는 트랜스포머 기반 구조로 인해 메모리 사용량이 높고, 입력 해상도가 클수록 연산 비용이 기하급수적으로 증가하는 경향이 있습니다. 이러한 두 모델의 연산 특성을 고려하면, 단순히 순차적으로 실행하기보다는 병렬로 구동하여 자원 점유를 분산시키는 것이 이상적입니다. 병렬 실행이란 두 모델을 동시에 실행하는 구조를 의미하며, 이는 스레드 단위, 프로세스 단위, 또는 장비 단위로 나눌 수 있습니다. 같은 GPU에서 스레드 병렬화로 실행할 수도 있고, GPU와 CPU 또는 두 개의 GPU를 병렬로 활용할 수도 있습니다. 실시간 시스템의 경우 연산이 겹치지 않고 각자 분산되어 처리되는 구조가 시스템 부하를 줄이고, 지연 시간을 최소화하는 데 효과적입니...

현장에서 실시간 영상 처리 시스템을 설계해 본 경험이 있다면 누구나 느끼게 되는 고민이 있습니다. 모델의 정확도도 중요하지만, 제한된 자원에서 얼마나 빠르게, 안정적으로 추론을 수행할 수 있는지가 실전에서는 훨씬 중요합니다. 특히 엣지 디바이스나 CPU 기반 장비 위에서 다수의 카메라 영상을 동시에 처리해야 하는 경우, 단순히 좋은 딥러닝 모델만으로는 감당하기 어려운 현실적인 한계에 부딪히게 됩니다. 이러한 한계를 극복하기 위해, ROI(Region of Interest) 설정과 같은 처리 범위 최적화 전략이 반드시 필요합니다. 본 글에서는 실시간 비전 시스템 설계에서 고려해야 할 핵심 포인트들을 정리하고, 리소스를 효율적으로 사용하는 방법을 중심으로 안내드리겠습니다. 1. 하드웨어 자원과 처리 프레임의 균형 실시간 비전 시스템은 일반적인 오프라인 모델 학습 환경과 전혀 다릅니다. 서버급 GPU를 사용하지 않고, 작은 엣지 디바이스나 산업용 카메라 내부의 연산 장치로 처리해야 하는 경우가 많기 때문에 자원 사용에 대한 계획이 매우 중요합니다. 영상의 해상도, 프레임 수, 처리 주기, 추론 시간은 모두 서로 영향을 주며, 하나라도 과도하면 전체 시스템이 지연되거나 멈추는 현상이 발생합니다. 예를 들어, 초당 30프레임 영상을 처리해야 하는데 추론 속도가 프레임당 150밀리초가 소요된다면, 시스템은 밀려드는 영상 데이터를 따라가지 못하고 지연이 누적되게 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 영상의 해상도를 줄이거나, 프레임 수를 조절하거나, 특정 프레임마다 추론을 수행하는 전략이 필요합니다. 여기에 더해, 한 화면 전체를 항상 처리하는 것이 아니라 필요한 영역만 선택적으로 처리하는 방식이 매우 효과적입니다. 2. ROI 설정을 통한 연산 최소화 전략 ROI는 관심 영역을 의미하며, 영상에서 특정 부분만을 추출하여 분석하거나 처리를 수행하는 기법입니다. 실시간 시스템에서는 전체 프레임을 모델에 입력하는 대신, 사전에 정의된 영역이나 조건에 따라 추...

저는 실제로 YOLO와 SegFormer를 함께 사용하는 프로젝트를 진행했던 경험이 있습니다. 주목적은 CCTV 엣지 디바이스에서 실시간으로 특정 구역의 객체를 추적하는 시스템이었으며, 이를 위해 SegFormer를 활용해 ROI(Region of Interest) 영역을 먼저 분할하고, 해당 영역에만 YOLO를 적용하여 사람이나 차량을 추적하는 구조를 구성했습니다. 이 접근 방식은 불필요한 영역을 사전에 제거함으로써 처리 속도를 개선하고, 오탐지 확률을 줄이는 데 큰 효과가 있었습니다. 이러한 방식처럼 SegFormer와 YOLO는 상호 보완적으로 작동할 수 있으며, 다양한 실제 환경에서 활용 가능한 조합입니다. SegFormer로 ROI 영역 지정 후 YOLO로 객체 추적 제가 진행했던 프로젝트는 다중 CCTV가 설치된 공공시설에서 실시간으로 사람의 이동 경로를 추적하는 것이 목표였습니다. 전체 프레임을 YOLO로 처리하면 정확도는 확보되지만, 프레임당 연산량이 커져 엣지 디바이스에서는 실시간 처리가 어렵다는 문제가 발생했습니다. 이를 해결하기 위해, SegFormer를 먼저 적용하여 관심 영역만 추출하고, 이 영역에 대해서만 YOLO를 수행하는 방식으로 시스템을 구성했습니다. 예를 들어, SegFormer를 이용하여 건물 내부와 외부, 벽면, 통로 등을 정확히 분할한 후, 통로에 해당하는 마스크 영역만 추출하였습니다. 이후 마스크와 입력 이미지를 곱하여 통로에 해당하는 부분만 남긴 이미지에서 YOLO로 사람을 탐지하고, 객체 추적 알고리즘을 추가로 적용하여 사람의 이동을 추적할 수 있었습니다. 이를 통해 연산량이 약 40% 이상 감소했고, 오탐률 역시 통계적으로 낮아졌습니다. 특히 야간 영상이나 빛 반사가 심한 환경에서도 배경 정보를 제거한 채 탐지할 수 있어 매우 유의미한 성능 향상이 있었습니다. 이러한 방식은 기존 YOLO 단독 구조로는 어려웠던 ‘의미 기반 탐지’가 가능해졌다는 점에서 실무적인 가치를 확인할 수 있었습니다. 실시간성 요구...

프로젝트 초기에는 객체 탐지를 사용할지, 이미지 분할을 사용할지 판단하는 데 꽤 오랜 시간을 들였습니다. 두 기술 모두 입력 이미지를 분석하고 시각적 정보를 추출한다는 점에서 유사하지만, 출력 결과와 적용 목적은 명확히 다릅니다. 특히 자율주행, 제조, 의료 영상과 같은 실제 응용 분야에서는 각 기술의 차이를 정확히 이해하고, 요구사항에 맞는 방식을 선택하는 것이 모델 성능과 효율성에 직결됩니다. 본 글에서는 객체 탐지(Object Detection)와 이미지 분할(Image Segmentation)을 구조, 출력 형식, 학습 방식, 실제 활용 사례 측면에서 심층 비교하여 설명하고자 합니다. 출력 구조의 근본적인 차이 객체 탐지는 이미지에서 '무엇이 어디에 있는가'를 예측하는 것이 핵심입니다. 모델은 이미지 내 객체의 클래스와 해당 객체의 경계 박스 좌표(x, y, w, h)를 출력합니다. 예를 들어 YOLO 모델의 경우, 여러 anchor box를 기준으로 다양한 위치에 존재할 수 있는 객체의 유무, 클래스, 위치 정보를 동시에 예측합니다. 반면 이미지 분할은 '이미지의 각 픽셀이 어떤 클래스에 속하는가'를 예측합니다. 이 중에서도 시맨틱 분할(Semantic Segmentation)은 같은 클래스의 객체를 하나의 영역으로 처리하며, 인스턴스 분할(Instance Segmentation)은 같은 클래스 내에서도 객체별로 구분된 마스크를 생성합니다. SegFormer와 같은 모델은 픽셀 단위의 클래스 정보를 정교하게 예측해 시각적으로 매우 정밀한 출력을 생성합니다. 즉, 객체 탐지는 바운딩 박스 기반으로, 이미지 분할은 픽셀 기반의 마스크로 결과가 표현된다는 점에서 근본적인 차이가 존재하며, 이로 인해 각 기술은 서로 다른 응용 분야에 적합하게 사용됩니다. 기술 구조 및 학습 방식의 차이 객체 탐지 모델은 주로 백본 CNN 또는 트랜스포머 기반 인코더를 사용하며, 마지막에 바운딩 박스 회귀와 클래스 분류를 위한 헤...

실제로 커스텀 이미지 분할 프로젝트를 진행할 때, SegFormer를 선택한 이유는 높은 정확도뿐 아니라 다양한 데이터셋과 환경에 유연하게 적용할 수 있는 구조적 장점 때문이었습니다. 하지만 처음 SegFormer를 직접 적용하는 입장에서는 모델 아키텍처보다도 데이터셋 구성, 설정 파일 수정, 학습 파이프라인 이해 등의 실무적인 부분에서 어려움을 겪는 경우가 많았습니다. 본 글에서는 커스텀 데이터셋을 기반으로 SegFormer 모델을 적용하여 학습부터 추론까지 진행하는 전 과정을 예제로 정리해 보겠습니다. 1단계 – 커스텀 데이터셋 준비 및 구성 SegFormer는 이미지와 해당 마스크 파일 쌍으로 구성된 데이터셋을 요구합니다. 마스크는 클래스 별로 픽셀 값이 지정된 정수 인덱스 형식이어야 하며, 색상 기반이 아닌 단일 채널의 8비트 PNG 포맷이 일반적입니다. 각 이미지와 마스크는 동일한 파일명을 가지며, 각각의 폴더에 분리 저장됩니다. 예를 들어 자율주행 도로 분할 데이터를 활용하는 경우, 각 이미지에는 도로, 차선, 차량, 보행자 등이 포함되어 있으며, 마스크에는 각 클래스에 대응하는 픽셀 인덱스가 지정됩니다. 클래스 수가 4개라면 0부터 3까지의 값으로 마스크가 구성되어 있어야 하며, SegFormer 설정에서 `num_classes`를 4로 명시해야 합니다. 학습과 검증 데이터는 8:2 혹은 7:3 비율로 나누어 사용하는 것이 일반적이며, 이를 자동으로 수행하는 스크립트를 통해 이미지와 마스크를 `train`과 `val` 디렉토리로 이동시킬 수 있습니다. 이 과정을 자동화하면 재사용성과 실험 반복 효율이 높아집니다. 2단계 – MMSegmentation을 통한 SegFormer 설정 SegFormer를 실전에서 사용하려면 MMSegmentation 프레임워크 기반의 설정을 이해하고 수정할 필요가 있습니다. 우선 원하는 SegFormer 백본 모델 구성을 선택한 뒤, 해당 구성 파일을 복사하여 새 프로젝트에 맞게 수정합니다. 기본 구성...

SegFormer를 실제 프로젝트에 적용하면서 다양한 데이터셋에 대한 호환성과 유연성이 얼마나 중요한지 몸소 체감했습니다. 특히 공개 데이터셋뿐 아니라, 자체적으로 구축한 커스텀 데이터셋을 활용해야 할 때는 포맷, 클래스 정의, 분할 비율 등 여러 요소를 직접 설정해야 했습니다. 다행히도 SegFormer는 다양한 데이터셋 포맷과 구조에 유연하게 대응할 수 있도록 설계되어 있어, 기본 구조만 이해하고 나면 새로운 데이터셋을 손쉽게 적용할 수 있습니다. 본 글에서는 SegFormer를 여러 형태의 데이터셋에 적용하는 방법과 함께, 학습 및 검증 데이터셋을 자동으로 분리해 구성하는 전략까지 상세히 다루고자 합니다. SegFormer가 지원하는 데이터셋 구조 이해 SegFormer는 보통 MMSegmentation 프레임워크 또는 Hugging Face Transformers 라이브러리를 통해 구현되며, 데이터셋은 기본적으로 이미지와 마스크 쌍으로 구성됩니다. 이때 마스크는 클래스마다 픽셀 값을 달리하여 표현되며, 색상이 아닌 인덱스 기반의 정수값으로 저장되는 것이 일반적입니다. 대표적으로 ADE20K, Cityscapes, Pascal VOC, COCO Stuff 등의 데이터셋이 공식적으로 지원되며, 커스텀 데이터셋도 동일한 구조를 따르기만 하면 적용이 가능합니다. 이러한 데이터셋은 주로 다음과 같은 형태로 구성됩니다. 먼저 `images/train`, `images/val` 디렉토리에 이미지 파일이 위치하고, 대응되는 `annotations/train`, `annotations/val`에는 같은 이름의 마스크 파일이 존재합니다. SegFormer는 설정 파일에서 데이터셋 경로, 클래스 수, 클래스 이름 등을 정의하고, 이를 바탕으로 학습 시 자동으로 데이터를 불러옵니다. 이러한 구조만 맞춰주면, 기존에 사용하던 어떤 데이터셋도 쉽게 호환시킬 수 있습니다. 또한 다양한 이미지 해상도를 지원하므로, 고해상도와 저해상도 데이터가 혼합된 경우에도 이미지 ...

SegFormer 모델을 실전 프로젝트에 도입했을 때, 예상보다 오래 걸리는 학습 시간과 높은 GPU 점유율로 인해 여러 차례 어려움을 겪은 경험이 있었습니다. 분할 정확도는 만족스러웠지만, 제한된 자원에서 빠르게 결과를 얻어야 하는 상황에서는 학습 속도 최적화가 반드시 필요했습니다. 특히 ROI(Region of Interest)를 활용한 학습 집중화 전략까지 병행하자 성능 손실 없이 학습 시간이 줄어드는 효과를 체감할 수 있었습니다. 본 글에서는 SegFormer 모델의 학습 속도를 높이는 전략과 ROI를 활용한 최적화 기법을 함께 정리합니다. SegFormer의 구조적 특징과 학습 속도에 미치는 영향 SegFormer는 트랜스포머 기반의 인코더와 간결한 디코더 구조로 구성된 세그멘테이션 모델로, Mix Vision Transformer(MiT) 백본을 사용합니다. 이 백본은 CNN보다 넓은 수용 영역과 전역적 문맥 정보를 학습할 수 있는 장점을 가지지만, 그만큼 연산량이 크고 메모리 사용도 높아질 수 있습니다. 특히 고해상도 이미지를 처리하는 경우, 자원 소모가 빠르게 증가하며 학습 속도가 느려지는 원인이 됩니다. SegFormer의 디코더는 비교적 경량화되어 있지만, 인코더가 입력 이미지를 여러 스테이지로 나누어 멀티스케일 특징을 추출하는 구조이기 때문에, 각 단계에서의 연산 최적화가 학습 속도에 큰 영향을 줍니다. 따라서 전체 모델의 구조를 이해한 후, 병목 구간을 파악하고 해당 부분에서 최적화를 진행하는 것이 효과적입니다. 또한, 학습 속도는 데이터 로딩, 증강, 하드웨어 설정 등 외부 요소에도 큰 영향을 받으므로 전체 파이프라인의 점검이 필요합니다. SegFormer 학습 속도 개선을 위한 주요 전략 첫 번째 전략은 데이터 입력 크기 조정입니다. SegFormer는 고해상도에서도 뛰어난 성능을 보이지만, 모든 이미지가 꼭 원본 해상도로 학습될 필요는 없습니다. 학습 초기에는 중간 해상도(예: 512x512 또는 768x768)로 시작...

이미지 분할 프로젝트를 처음 시작할 때, 어떤 모델을 선택할지가 가장 큰 고민 중 하나였습니다. 특히 DeepLabV3+와 SegFormer는 모두 높은 정확도로 유명한 모델들이라 어느 쪽이 실제 프로젝트에 더 적합한지 실험적으로 비교해보는 과정이 필요했습니다. 학습 속도, 파라미터 수, 추론 성능, 실시간 가능성 등을 기준으로 분석한 결과는 매우 흥미로웠고, 이를 바탕으로 본 글에서는 두 모델의 구조적 특징과 성능 차이를 정리해보고자 합니다. 모델 구조의 차이 – CNN vs Transformer DeepLabV3+는 CNN 기반의 대표적인 이미지 분할 모델로, Atrous Spatial Pyramid Pooling(ASPP)과 인코더-디코더 구조를 통해 다양한 크기의 객체를 정교하게 분할할 수 있도록 설계되었습니다. 특징적으로 ResNet이나 Xception과 같은 백본을 사용하며, 깊이 있는 합성곱 연산을 통해 고해상도 특징을 추출하고 이를 효과적으로 복원하는 방식입니다. 반면 SegFormer는 트랜스포머 기반의 분할 모델로, 구조적으로 전통적인 CNN을 대체하는 방식으로 설계되었습니다. 백본에는 Efficient Self-Attention 모듈을 적용한 Mix Vision Transformer(MiT)가 사용되며, 이는 다양한 크기의 입력에 대해 글로벌 문맥 정보를 효과적으로 학습합니다. 디코더는 매우 경량화되어 있으며, 복잡한 업샘플링 모듈 없이도 강력한 분할 성능을 보여줍니다. 이처럼 DeepLabV3+는 CNN의 국소성(locality)과 구조적 안정성을 기반으로 하는 반면, SegFormer는 트랜스포머 특유의 장기 의존성 학습 능력을 활용하여 더 넓은 범위의 정보를 한 번에 파악할 수 있습니다. 이로 인해 구조적인 차이에서부터 성능 방향성에 차이가 발생합니다. 성능 비교 – 정확도, 속도, 경량성 두 모델의 성능을 비교할 때 일반적으로 사용하는 지표는 mIoU(Mean Intersection over Union), 파라미터 ...

SegFormer를 활용한 프로젝트를 진행하면서 가장 큰 고민 중 하나는, 학습된 모델을 실제 환경에 어떻게 배포하고 효율적으로 사용할 수 있을지에 대한 부분이었습니다. 특히 산업 현장이나 엣지 디바이스 환경에서는 PyTorch 기반 모델을 그대로 사용하는 것이 쉽지 않았고, 추론 속도나 메모리 사용량 면에서도 제한이 많았습니다. 이 과정에서 ONNX로의 변환과 최적화 작업은 필수가 되었으며, 본 글에서는 SegFormer 모델을 ONNX로 변환하고 성능을 최적화하는 전체 흐름을 소개하고자 합니다. SegFormer 모델을 ONNX로 변환하는 이유 SegFormer는 트랜스포머 기반의 효율적인 이미지 분할 모델로, 다양한 비전 과제에 폭넓게 활용되고 있습니다. 하지만 이 모델은 기본적으로 PyTorch 환경에서 동작하도록 설계되어 있어, 추론을 위한 배포 단계에서 문제가 발생할 수 있습니다. 특히 GPU를 사용하지 않거나, 리소스가 제한된 환경에서는 PyTorch 모델의 의존성이나 실행 속도 문제가 큰 제약으로 작용합니다. ONNX(Open Neural Network Exchange)는 다양한 딥러닝 프레임워크 간의 호환을 가능하게 하는 중간 표현 형식입니다. PyTorch 모델을 ONNX로 변환하면, 해당 모델을 TensorRT, OpenVINO, ONNX Runtime 등 다양한 백엔드에서 활용할 수 있게 됩니다. 특히 ONNX는 최적화와 경량화 기술이 잘 지원되며, 엣지 디바이스나 실시간 응용 시스템에서 매우 유용합니다. 따라서 학습된 SegFormer 모델을 ONNX로 변환함으로써 배포 효율성과 추론 성능을 동시에 확보할 수 있습니다. ONNX 변환을 위한 사전 준비와 절차 SegFormer를 ONNX로 변환하기 위해서는 먼저 모델이 PyTorch로 정의되어 있어야 하며, 입력 형태가 고정되어 있는 것이 바람직합니다. 대부분의 SegFormer 구현체는 Hugging Face Transformers 라이브러리 또는 NVIDIA의 mmseg...

YOLO를 기반으로 한 객체 탐지 프로젝트를 여러 차례 진행하면서 가장 크게 느낀 점은, 모델 구조만큼이나 데이터 품질과 세부 설정들이 성능에 큰 영향을 미친다는 사실이었습니다. 처음에는 단순히 모델을 학습시키는 것만으로 좋은 결과가 나올 것이라 기대했지만, 실제로는 수많은 실험과 조정을 통해서만 실사용 가능한 수준의 성능을 확보할 수 있었습니다. 이 글에서는 YOLO 모델을 사용할 때 성능을 향상시키기 위해 고려해야 할 핵심 팁들을 총정리하여 안내드리고자 합니다. 데이터 품질과 구성의 최적화 모델 성능에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 바로 학습 데이터입니다. 라벨링이 부정확하거나 일관성이 부족한 경우, 아무리 좋은 모델이라도 오류를 반복하게 됩니다. 따라서 바운딩 박스는 객체를 정확하게 감싸야 하며, 클래스 인덱스가 일관되게 적용되어야 합니다. 특히 복수의 라벨러가 작업할 경우, 명확한 클래스 정의 기준서를 사전에 공유하는 것이 좋습니다. 또한 데이터의 다양성을 확보하는 것도 중요합니다. 동일한 배경, 조명, 각도에서만 촬영된 데이터로 학습한 모델은 실제 환경에서 일반화에 실패할 수 있습니다. 다양한 조건에서 객체가 촬영된 이미지를 확보하고, 가능한 한 실제 사용 환경과 유사한 샘플을 포함시키는 것이 중요합니다. 클래스 간 균형 역시 고려해야 하며, 데이터가 편중되어 있는 경우에는 소수 클래스를 중심으로 증강 기법을 활용해 보완할 필요가 있습니다. 데이터 증강과 앵커 튜닝 YOLO에서는 데이터 증강 기법을 적극적으로 활용할 수 있습니다. 기본적으로 YOLOv5 등에서는 Mosaic, HSV 변화, 좌우 반전, 스케일 조정 등의 증강이 적용됩니다. 이러한 증강은 모델이 다양한 환경에 노출되도록 하여 일반화 성능을 높이는 데 효과적입니다. 다만 너무 과도한 증강은 학습을 불안정하게 만들 수 있으므로, 증강 적용률과 종류는 실험을 통해 적절하게 조절해야 합니다. 또한 앵커 튜닝은 작은 객체 탐지 성능을 향상시키는 데 큰 역할을 합니다. 기본 YO...