SegFormer 학습 속도 개선 전략

학습 모델을 위한 속도 사진


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 시작하고, 일정 에폭 이후 고해상도로 전환하는 방식으로 효율적인 학습이 가능합니다. 이를 통해 초기 학습 시간 단축과 GPU 메모리 절약 효과를 동시에 얻을 수 있습니다.

두 번째는 Mixed Precision Training의 도입입니다. PyTorch의 AMP(Automatic Mixed Precision) 기능을 활용하면, 연산 중 일부를 FP16으로 처리하여 속도 향상과 메모리 사용량 감소를 동시에 달성할 수 있습니다. SegFormer와 같이 트랜스포머 구조에서는 AMP의 효과가 특히 큰 편이며, 실험적으로도 학습 시간이 약 30% 가까이 단축되는 결과를 얻은 바 있습니다.

세 번째는 데이터 로딩 및 증강 최적화입니다. 많은 사용자가 모델 구조에만 집중하지만, 학습 속도에 있어 데이터 로더의 역할도 매우 중요합니다. `num_workers` 값을 GPU 수에 맞게 조정하고, I/O 병목이 생기지 않도록 데이터셋을 LMDB나 TFRecord와 같이 빠른 형식으로 변환해 사용하는 것이 효과적입니다. 또한, 학습 중 지나치게 무거운 실시간 증강을 적용하는 대신, 일부 증강을 오프라인으로 처리해두는 것도 좋은 전략입니다.

네 번째는 배치 크기와 학습률의 균형 조정입니다. 배치 크기를 가능한 한 크게 설정하되, GPU 메모리에 맞춰 조절하고 이에 따라 학습률도 적절히 조정해야 합니다. SegFormer는 대용량 데이터를 학습할수록 성능이 안정화되는 경향이 있기 때문에, 배치 크기를 조금씩 늘려가며 최적값을 찾는 것이 좋습니다. 이와 함께 Learning Rate Scheduler를 적절히 활용하면 학습 초기 과도한 시간 낭비를 줄일 수 있습니다.

ROI 기반 학습 집중화 기법

SegFormer의 학습 시간을 더 효과적으로 단축시키는 방법 중 하나는 ROI(Region of Interest) 기반 학습입니다. 전체 이미지 중에서 실제 객체가 있는 영역만을 중심으로 학습하도록 데이터를 구성하면, 불필요한 연산을 줄이고, 모델이 더 집중적으로 학습할 수 있도록 유도할 수 있습니다.

ROI 기반 학습의 첫 번째 방식은 이미지 전처리 단계에서 관심 영역만을 잘라내어 별도의 작은 이미지로 구성하는 것입니다. 예를 들어 도로 분할 작업의 경우, 차량이나 차선이 등장하는 하단 영역만을 잘라내고, 나머지 영역은 학습에 사용하지 않도록 구성할 수 있습니다. 이를 통해 한 장의 이미지를 여러 개의 ROI로 나누어 더 많은 학습 샘플로 활용하면서도 전체 연산량은 줄일 수 있습니다.

두 번째는 Soft ROI 기반 마스크를 활용하는 방식입니다. 전체 이미지를 사용하되, 객체가 있는 영역에 가중치를 더 부여하고, 배경은 학습 손실에 덜 반영되도록 처리합니다. 이는 Cross Entropy 손실 함수에 가중치를 부여하거나, focal loss를 활용하여 ROI 중심 학습을 강화하는 전략으로 확장할 수 있습니다. 실제 프로젝트에서는 이 방식이 학습 효율을 높이면서도 정확도에 악영향을 주지 않는 결과를 보여주었습니다.

세 번째는 inference 후 ROI 정보를 재활용하는 기법입니다. 사전 학습된 경량 모델로 대략적인 객체 영역을 탐지하고, 이 정보를 기반으로 고정된 ROI만 SegFormer로 정밀 분할하는 방식입니다. 이 방식은 특히 실시간 시스템에서 유효하며, SegFormer를 연속 프레임 처리에 적용할 때 속도 향상에 도움이 됩니다.

결론 – 속도와 성능을 모두 만족시키는 SegFormer 운영 전략

SegFormer는 정확도와 유연성 면에서 매우 뛰어난 이미지 분할 모델이지만, 학습 속도와 자원 요구가 높은 점은 실전 적용에서 부담이 될 수 있습니다. 하지만 입력 크기 조정, AMP 적용, 데이터 로딩 최적화, 배치 조정, ROI 기반 학습 전략 등을 통해 이러한 문제를 상당 부분 해결할 수 있습니다.

제가 실제로 수행한 도시 환경 분할 프로젝트에서도, 초기에는 학습 시간 문제로 SegFormer의 활용이 어렵다고 판단했지만, AMP와 ROI 기반 전략을 적용한 이후 약 40%의 학습 시간 단축과 GPU 메모리 사용량 감소 효과를 얻을 수 있었습니다. 동시에 정확도는 이전보다 오히려 개선되는 결과를 얻어, 학습 효율성 확보의 중요성을 다시금 실감할 수 있었습니다.

SegFormer를 빠르고 효과적으로 학습시키기 위해서는 단순히 하드웨어 의존도가 아닌, 구조적 이해와 데이터 전략이 함께 필요합니다. 이 글이 SegFormer의 학습 속도를 고민하는 모든 분들께 실질적인 해결책으로 작용하기를 바랍니다.

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

선형회귀와 로지스틱 회귀 – 가장 기초적인 예측 모델들

이미지
머신러닝을 처음 배우던 시절, 다양한 알고리즘들이 복잡하게 느껴졌지만, 그중에서도 선형회귀와 로지스틱 회귀는 이해의 출발점이 되어주었습니다. 특히 데이터를 시각화하고 직선 하나를 그어 예측을 하는 과정은 매우 직관적이었고, 로지스틱 회귀를 통해 분류 문제도 수치적으로 접근할 수 있다는 사실은 신선하게 다가왔습니다. 모델의 복잡함보다는, 그 근간이 되는 수학적 직선과 확률 개념을 얼마나 정확히 이해하느냐가 중요하다는 것을 점차 느끼게 되었습니다. 선형회귀 – 연속적인 수치를 예측하는 가장 단순한 모델 선형회귀(Linear Regression)는 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 기반으로, 입력값에 따라 연속적인 수치 값을 예측하는 회귀 알고리즘입니다. 예를 들어 면적에 따른 집값 예측, 공부 시간에 따른 시험 점수 예측처럼, 결과가 숫자로 나타나는 문제에서 활용됩니다. 선형회귀의 수식은 다음과 같습니다. y = w1x1 + w2x2 + ... + wnxn + b 여기서 y는 예측값, x는 입력 변수, w는 가중치(회귀계수), b는 절편을 의미합니다. 이 모델은 데이터 포인트를 가장 잘 설명하는 직선을 찾는 것이 핵심이며, 손실 함수로는 보통 평균제곱오차(Mean Squared Error, MSE)를 사용합니다. 즉, 실제 값과 예측 값의 차이를 제곱해 평균을 구하고, 이 값을 최소화하는 방향으로 가중치를 조정합니다. 선형회귀의 장점은 해석이 매우 명확하다는 점입니다. 각 변수의 계수가 결과에 어떤 영향을 미치는지 직관적으로 이해할 수 있기 때문에, 통계 분석과 실무 보고서에서도 자주 사용됩니다. 하지만 변수 간 선형성이 없거나, 이상치에 민감한 경우에는 성능이 급격히 떨어질 수 있으므로 주의가 필요합니다. 로지스틱 회귀 – 분류 문제를 위한 회귀 알고리즘 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 선형회귀와 유사한 구조를 가지지만, 결과값이 연속적인 수치가 아닌 범주(클래스) 라는 점에서 차이가 있습니다. 대표적으로 이...
자세한 내용 보기

모델 평가 지표 정리 – 정확도, 정밀도, F1 Score까지

이미지
머신러닝 모델을 처음 만들어봤을 때, 정확도가 90% 이상 나오자 속으로 꽤 잘 만들었다고 생각했습니다. 하지만 막상 실제 데이터에 적용해보니 예측 결과가 엉뚱하게 나오는 경우가 많았습니다. 그때 처음으로 ‘정확도만 보고 판단하면 안 되겠구나’라는 생각이 들었습니다. 이후 정밀도, 재현율, F1 Score 같은 지표들을 접하면서 비로소 모델 성능을 입체적으로 해석하는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었습니다. 정확도(Accuracy) – 가장 기본적인 성능 지표 정확도는 전체 예측 중에서 정답으로 맞힌 비율을 나타내는 가장 기본적인 모델 평가 지표입니다. 수식으로는 다음과 같이 표현됩니다. 정확도 = (정답으로 맞힌 건수) / (전체 건수) 예를 들어 100개의 샘플 중에서 90개를 정확히 예측했다면 정확도는 90%입니다. 간단하고 직관적인 지표이기 때문에 많은 입문자들이 가장 먼저 사용하게 됩니다. 그러나 정확도에는 한 가지 큰 함정이 있습니다. 바로 데이터가 불균형한 경우, 높은 정확도에도 불구하고 모델이 쓸모없을 수 있다는 점입니다. 예를 들어 암 환자 데이터 중 95%가 정상이고 5%만 환자일 경우, 모든 샘플을 ‘정상’이라고 예측하면 정확도는 95%가 됩니다. 하지만 이 모델은 정작 암 환자를 전혀 찾아내지 못하는 무의미한 결과를 만들어냅니다. 이처럼 클래스 불균형 문제에서는 정확도 하나만으로 모델을 평가할 수 없습니다. 정밀도(Precision)와 재현율(Recall) – 오류의 방향을 분석하다 정밀도와 재현율은 이진 분류 문제에서 오류의 종류에 따라 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 둘은 서로 다른 관점을 제공합니다. 정밀도(Precision) 는 모델이 ‘양성’이라고 예측한 것들 중에서 실제로 양성인 비율을 의미합니다. 즉, 모델이 얼마나 신중하게 양성으로 판단했는지를 나타냅니다. 정밀도 = TP / (TP + FP) (TP: 진짜 양성, FP: 거짓 양성) 예를 들어 스팸 필터에서 스팸으로 분류된 메일 중 실제로 스팸인...
자세한 내용 보기

지도학습 vs 비지도학습 – 머신러닝의 대표 학습 방식 비교

이미지
머신러닝 공부를 막 시작했을 때 가장 헷갈렸던 개념 중 하나는 지도학습과 비지도학습의 차이였습니다. 처음에는 단순히 정답이 있는지 없는지의 차이라고 들었지만, 실제로 다양한 문제를 접하고 적용해보니 그 차이는 훨씬 더 근본적이고 실용적인 관점에서 이해되어야 한다는 것을 깨달았습니다. 이 두 방식은 머신러닝을 배우는 입장에서 가장 기본이면서도, 실제 데이터를 어떻게 다뤄야 하는지를 결정짓는 출발점이기도 합니다. 지도학습 – 정답이 있는 데이터로부터 배우다 지도학습(Supervised Learning)은 학습 데이터에 입력(Input)과 정답(Output)이 명확히 주어진 상태에서 모델을 훈련시키는 방식입니다. 즉, 기계는 입력값에 대해 어떤 결과가 나와야 하는지를 미리 알고 있고, 이를 기준으로 오차를 줄여가며 학습합니다. 예를 들어 이메일이 스팸인지 아닌지를 분류하는 문제에서는, 이미 ‘스팸’ 혹은 ‘정상’이라는 라벨이 붙은 수천 개의 메일을 학습 데이터로 사용합니다. 이 데이터를 통해 머신러닝 모델은 특정 단어나 발신자 정보, 메일 구조 등의 특징을 학습하고, 이후 새로운 메일에 대해서도 스팸 여부를 예측할 수 있게 됩니다. 지도학습에서 가장 대표적인 문제 유형은 두 가지입니다. 하나는 ‘분류(Classification)’ 문제로, 특정 입력이 어떤 범주에 속하는지를 예측하는 것입니다. 예를 들어 암 진단 모델이 입력된 의료 데이터를 보고 양성인지 음성인지 판단하는 것이 여기에 해당합니다. 다른 하나는 ‘회귀(Regression)’ 문제로, 연속적인 수치를 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어 주택의 면적, 위치, 층수 등을 보고 가격을 예측하는 모델이 대표적인 회귀 문제입니다. 지도학습의 장점은 명확한 목표와 피드백을 통해 빠르게 학습할 수 있다는 점이며, 결과의 정확도 역시 비교적 높게 유지됩니다. 그러나 단점으로는 정답 데이터를 만드는 데 시간이 많이 들고, 현실에서 라벨이 없는 데이터가 훨씬 많다는 한계가 존재합니다. 비지도학습 – ...
자세한 내용 보기