YOLO+SegFormer 성능 튜닝 베스트 팁

성능 튜닝 성공 사진


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 GPU 연산을 적극 활용하므로 우선 GPU 할당 우선순위를 YOLO에 주고, SegFormer는 일정 시간 간격으로 CPU나 서브 GPU에서 실행하도록 분리하는 방식이 일반적입니다. 예를 들어 YOLO는 30FPS로 지속적인 탐지를 수행하고, SegFormer는 1초 간격으로 ROI 마스크를 갱신하는 방식이 병렬 처리에 효과적입니다.

이러한 구성에서는 두 모델이 메모리 대역폭이나 연산 유닛을 경쟁하지 않도록 처리 주기를 명확히 분리하고, 결과 전달은 공유 메모리 또는 캐시 구조를 통해 구현합니다. 실제 구현 시에는 CUDA stream을 활용하여 연산을 병렬 처리하고, YOLO의 NMS 연산과 SegFormer 디코더 연산이 겹치지 않도록 스케줄링하는 것도 튜닝 포인트입니다. TensorRT를 활용하여 YOLO를 FP16 또는 INT8로 양자화하고, SegFormer는 ONNX로 변환 후 simplifier와 runtime 최적화를 적용하는 전략도 효과적입니다.

실전 시스템에 맞는 입출력 최적화와 후처리 전략

입력 이미지 처리 단계에서 불필요한 연산을 줄이기 위해, 영상의 해상도를 사전에 downscale하여 전달하거나, ROI 마스크를 기반으로 한 전처리를 도입하는 것이 성능 향상에 크게 기여합니다. 예를 들어 SegFormer로부터 얻은 관심 영역을 마스크 처리한 뒤 YOLO 입력으로 활용하면, 전체 프레임이 아닌 특정 영역만 분석하게 되어 불필요한 연산이 줄어들고 탐지 정확도도 향상됩니다.

또한 YOLO의 후처리 단계에서는 Non-Maximum Suppression(NMS)의 IoU threshold 값을 낮추거나, class confidence threshold를 높게 설정함으로써 오탐지를 줄일 수 있습니다. 이때 YOLO의 출력 결과와 SegFormer의 분할 결과를 매칭할 때는 bbox-to-mask intersection 계산을 통해 탐지 결과가 실제 관심 영역 내에 있는지 확인하는 로직을 구현하면 정확도 향상에 효과적입니다.

출력 결과를 병합하는 방식에서도 구조화된 로직이 중요합니다. 예를 들어, SegFormer의 분할 결과를 색상으로 시각화하고, YOLO의 박스를 그 위에 덧씌우는 방식으로 표시하면 사용자 입장에서 해석이 용이하며, 시스템 평가 및 디버깅에도 도움이 됩니다. 또한 Post-processing 단계에서 ROI 영역 바깥의 YOLO 탐지 결과는 자동으로 제거하거나 무시하도록 설정하는 것도 실무적으로 추천되는 전략입니다.

결론 – 이중 모델 구조의 정밀한 튜닝이 성능을 좌우한다

YOLO와 SegFormer는 각각 객체 탐지와 시맨틱 분할에서 탁월한 성능을 보이는 모델이지만, 이를 함께 사용할 경우 단순히 모델을 결합하는 것만으로는 원하는 성능을 얻기 어렵습니다. 하이퍼파라미터, 실행 구조, 입출력 처리 방식, 연산 최적화 등 다양한 측면에서 세심한 튜닝이 병행되어야 실시간성과 정확도를 모두 만족하는 시스템을 구성할 수 있습니다.

특히 병렬 구조로 처리하는 설계를 적용하면 자원 효율성이 높아지고, ROI 기반 입력 전처리 전략을 함께 적용하면 전체 연산량을 줄이면서도 정확도는 유지 또는 향상시킬 수 있습니다. 석사 연구 과정에서 직접 구성하고 실험한 경험을 통해 이러한 구조가 실제 시스템 설계에 매우 실용적이라는 것을 확인할 수 있었습니다.

딥러닝 기반의 실시간 영상 분석 시스템을 구현하고자 하는 분들이라면, YOLO와 SegFormer를 결합한 구조에 대해 단순 조합이 아닌 전략적 통합과 정밀한 튜닝을 고민해보시길 권장합니다. 이 글이 그러한 구조를 설계하고 성능을 개선하는 데 실질적인 참고가 되기를 바랍니다.

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