SAM vs SegFormer – 이미지 분할 모델 비교 (ROI, 분해능, 구조)

두 모델의 장단점 비교 사진


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 제어가 가능한 것이 큰 강점입니다. 예를 들어 사용자가 특정 좌표를 클릭하거나 박스를 지정하면, 그 주변의 시각 정보를 중심으로 정교한 마스크가 생성됩니다. 따라서 복잡한 장면이나 불균일한 객체 형태가 포함된 이미지에서도 안정적인 분할 결과를 기대할 수 있습니다. 다만 SAM은 대규모 모델이며, 입력 이미지 크기에 따라 메모리 사용량이 높을 수 있어 실시간 응용에는 최적화가 필요합니다.

SegFormer – 구조적 효율성과 성능의 균형

SegFormer는 NVIDIA에서 발표한 효율적인 트랜스포머 기반 이미지 분할 모델입니다. 기존의 트랜스포머 구조가 갖는 계산 복잡성과 연산량 문제를 해결하면서도, 높은 정확도와 다양한 스케일의 특성 추출을 동시에 달성하는 것을 목표로 설계되었습니다. SegFormer의 가장 큰 특징은 hierarchical 구조를 따르는 Transformer 인코더와 lightweight MLP 디코더 조합을 활용한다는 점입니다.

SegFormer의 인코더는 Multi-Scale Feature Extractor로 작동하여, 다양한 크기의 receptive field를 통해 이미지 내에서 크기와 형태가 다양한 객체를 효과적으로 인식할 수 있습니다. 또한 위치 정보 손실을 최소화하기 위해 positional encoding을 사용하지 않고, 직접적인 위치 인식 학습을 유도합니다. 이로 인해 고정된 입력 해상도 외에도 유연하게 다양한 크기의 이미지를 처리할 수 있으며, 높은 분해능에서도 안정적인 성능을 보장합니다.

SegFormer는 주로 semantic segmentation, 즉 클래스별 픽셀 분류를 위한 태스크에 특화되어 있습니다. 사전에 정의된 클래스 수와 라벨이 필요하며, 주어진 데이터셋에 대해 supervised learning 방식으로 학습됩니다. 따라서 zero-shot이나 사전 정의되지 않은 객체 분할에는 적합하지 않지만, 라벨이 충분한 경우에는 경량성과 정밀도가 뛰어난 모델입니다. 또한 실시간 분할에 적합한 SegFormer-B0부터 고성능을 추구하는 B5까지 다양한 크기의 모델이 제공되어, 상황에 맞는 유연한 선택이 가능합니다.

SAM과 SegFormer의 실질적 비교와 선택 기준

SAM과 SegFormer는 모두 이미지 분할이라는 공통 목적을 가지고 있지만, 내부 구조와 사용 목적이 근본적으로 다릅니다. SAM은 범용성과 인터랙션 기반 분할에 특화되어 있으며, 사전 정의된 클래스 없이도 객체의 형상에 따라 마스크를 생성할 수 있습니다. 반면 SegFormer는 supervised semantic segmentation을 기반으로 클래스 분류가 필요하며, 사전에 정의된 레이블 세트에 따라 정교하게 픽셀 분할을 수행합니다.

실제 적용 상황을 고려할 때, 만약 ROI 영역을 사용자가 지정하거나 실시간으로 변경되는 관심 영역을 분할해야 하는 경우에는 SAM이 보다 적합합니다. 특히 엣지 디바이스나 UI 연동 시스템에서 사용자가 직접 조작하며 마스크를 생성해야 하는 경우, SAM의 프롬프트 기반 접근은 매우 강력한 유연성을 제공합니다. 반면 공장 자동화, 의료 영상 분석 등에서 사전에 정의된 카테고리에 대해 고정된 분할 결과를 요구하는 경우에는 SegFormer가 높은 효율성과 정확도를 제공합니다.

성능 면에서 SAM은 고성능 트랜스포머와 다층 피처 추출 방식으로 매우 정밀한 결과를 제공하지만, 연산량이 많아 고성능 GPU를 요구합니다. 반면 SegFormer는 설계상 연산량이 적고 빠른 추론이 가능하여, 모바일 환경이나 제한된 리소스 환경에서도 사용이 가능합니다. 분해능 측면에서는 SegFormer가 다양한 해상도에 대한 일반화 성능을 갖추고 있으며, SAM은 입력 전처리 해상도와 프롬프트 처리 방식에 따라 결과가 다를 수 있습니다.

결론 – 목적에 맞는 모델 선택이 핵심

이미지 분할 태스크에서 SAM과 SegFormer는 각각 명확한 장단점을 지닌 모델로, 일률적인 우열 판단보다는 목적과 환경에 따른 선택이 중요합니다. 사용자의 상호작용이 포함되거나, 클래스 정의 없이 자유로운 객체 분할이 필요한 경우 SAM이 뛰어난 성능을 보이며, 학습 기반의 고정된 클래스 분할에는 SegFormer가 더욱 적합합니다. 또한 시스템 자원, 실시간성, 결과의 해석 가능성 등도 함께 고려해야 할 요소입니다.

본 글이 두 모델의 구조와 처리 방식의 차이를 이해하고, 실제 시스템 구축 시 최적의 선택을 내리는 데에 실질적인 도움이 되기를 바랍니다.

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