Grounding DINO vs YOLO – 자연어 탐지 정확도 비교

AI 모델을 사용하고 있는 컴퓨터 엔지니어 사진


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 조건에 따라 객체를 탐지하는 모델로, 트랜스포머 기반의 객체 탐지 구조(DINO)를 확장한 형태입니다. 이 모델의 핵심은 이미지와 자연어 문장을 각각 임베딩한 후, cross-attention 메커니즘을 통해 이미지 내에서 해당 문장에 부합하는 영역을 추론한다는 점입니다. Grounding DINO는 CLIP과 같은 사전학습된 이미지-텍스트 멀티모달 인코더를 기반으로 문장과 이미지 간 의미적 연관성을 정렬하여 탐지합니다.

모델 구조는 크게 이미지 백본, 언어 인코더, 멀티레이어 트랜스포머, 그리고 바운딩 박스 예측기로 구성됩니다. 입력으로 주어지는 문장은 텍스트 인코더를 통해 벡터화되며, 이 벡터는 이미지 피처와의 attention 연산에 사용되어 시각적으로 가장 관련 있는 영역을 강조합니다. 이 방식은 “왼쪽 테이블 위에 있는 컵”과 같은 복잡한 문장도 처리 가능하게 하며, 클래스 정의 없이 자유로운 텍스트로 객체 탐지가 가능합니다.

Grounding DINO는 사전 정의된 클래스에 얽매이지 않기 때문에, 라벨링 작업이 부족하거나 유연한 탐지가 필요한 상황에서 매우 유리합니다. 다만, 구조상 연산량이 많고 실시간 처리에는 제약이 있으며, 문장에 포함된 의미적 모호성이나 중의성에 민감할 수 있습니다. 또한 텍스트의 표현 방식, 어휘 선택, 길이에 따라 탐지 결과가 달라질 수 있어 프롬프트 품질에 의존도가 높다는 점도 고려해야 합니다.

YOLO vs Grounding DINO – 정확도와 유연성 비교

YOLO는 고정된 클래스 기반 탐지에서 매우 높은 정확도와 속도를 보이며, 특히 사람, 자동차, 동물과 같은 명확히 구분되는 객체에 대해 학습된 환경에서는 매우 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다. 예를 들어, 80개 클래스가 포함된 COCO 데이터셋 기반 탐지에서는 높은 mAP를 기록하며 다양한 경량 디바이스에도 쉽게 적용 가능합니다. 반면, “파란 옷을 입은 사람”이나 “나무 아래 앉아 있는 고양이”처럼 조건이 복합적인 질의에는 대응하지 못합니다.

Grounding DINO는 텍스트 조건에 따라 동적으로 탐지를 수행할 수 있으며, 실제 사용자 입력에 맞춰 탐지 기준을 바꿀 수 있다는 점에서 강력한 유연성을 보입니다. 특히 Open-Vocabulary Detection이나 제로샷 탐지(ZSD) 시나리오에서 높은 성능을 보여주며, 기존 모델이 학습하지 않은 개체나 조합에도 대응할 수 있습니다. 예를 들어, “가방을 들고 있는 여성”이라는 문장 조건으로 특정 인물을 찾아내는 것이 가능합니다. 하지만 구조적으로는 연산량이 많고, 실시간 카메라 스트림이나 엣지 환경에서는 최적화가 필요합니다.

정확도 비교 측면에서는 두 모델의 평가 기준이 다르기 때문에 절대적인 수치를 비교하기 어렵습니다. YOLO는 클래스 매칭 기반의 정확도를 평가하며, Grounding DINO는 문장-박스 정합률과 리콜을 중심으로 평가됩니다. 실제 실험에서는 일반적인 클래스 기반 객체에서는 YOLO가 더 빠르고 정확하며, 문장 기반 질의에 대한 탐지에서는 Grounding DINO가 훨씬 뛰어난 성능을 보입니다.

결론 – 목적에 따른 모델 선택 전략

YOLO와 Grounding DINO는 객체 탐지를 위한 서로 다른 접근 방식이며, 사용 목적에 따라 선택 기준이 달라져야 합니다. YOLO는 빠르고 정확하며, 실시간 시스템이나 정해진 클래스 탐지에 매우 적합합니다. 반면 Grounding DINO는 자연어 조건에 따른 유연한 탐지가 필요할 때, 특히 사전 정의되지 않은 객체나 상황별 질의 탐지에 효과적입니다.

실제 응용에서는 두 모델을 함께 사용하는 전략도 고려할 수 있습니다. 예를 들어, Grounding DINO로 관심 영역을 정의하고, 해당 영역 내에서는 YOLO로 빠르게 객체를 추적하거나 분류하는 방식은 실시간성과 유연성을 동시에 확보할 수 있는 효율적인 접근입니다. 본 글이 두 모델의 구조적 차이와 응용 방향에 대한 이해를 높이는 데 실질적인 도움이 되기를 바랍니다.

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