SegFormer vs DeepLabV3+ 성능 비교

선택 사진


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 수, GFLOPs, 추론 시간 등입니다. 공정한 비교를 위해 동일한 데이터셋(Cityscapes, ADE20K 등)에서 실험한 결과들을 바탕으로 살펴보겠습니다.

SegFormer는 논문 기준으로 SegFormer-B2 모델이 ADE20K 데이터셋에서 약 46.5% mIoU를 기록하였으며, 이는 DeepLabV3+의 ResNet-101 백본 기준 약 44% 수준보다 높은 수치입니다. 뿐만 아니라 SegFormer는 상대적으로 적은 파라미터 수로 더 높은 정확도를 달성하는 구조적 효율성이 장점입니다.

추론 속도 측면에서도 SegFormer는 단순한 디코더 구조 덕분에 빠른 추론이 가능합니다. 특히 실시간 응용에 적합한 SegFormer-B0, B1 모델은 모바일 환경에서도 무리 없이 동작할 수 있으며, 이러한 경량성은 DeepLabV3+의 무거운 디코더 구조에 비해 큰 장점으로 작용합니다. 다만 GPU 환경이나 대형 모델에서는 DeepLabV3+도 안정적인 성능을 보여주므로, 환경에 따라 선택이 달라질 수 있습니다.

GFLOPs 기준으로도 SegFormer는 트랜스포머 모델임에도 효율성을 강조한 설계 덕분에 DeepLabV3+와 비슷하거나 더 낮은 연산량을 보이기도 합니다. 또한 사전 학습된 모델 가중치와 다양한 오픈소스 지원이 활발하여 개발과 테스트도 수월하게 진행할 수 있습니다.

활용 목적에 따른 선택 기준

두 모델 모두 이미지 분할 문제를 해결하는 데 매우 강력하지만, 실제 활용 목적에 따라 선택 기준은 달라질 수 있습니다. DeepLabV3+는 의료 영상 분석이나 고정된 환경에서의 분할 작업에 적합합니다. 그 이유는 학습된 특징의 안정성이 높고, 대규모 데이터에서 과적합 없이 성능을 유지하는 경향이 있기 때문입니다.

반면 SegFormer는 실시간 교통 영상 분석, 로봇 비전, 드론 영상 등 다양한 입력 해상도와 변화하는 환경에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 특히 MiT 백본은 입력 해상도에 유연하게 대응하며, 입력 크기를 정적으로 고정하지 않아도 되는 장점이 있어 유연한 시스템 설계에 적합합니다.

또한 DeepLabV3+는 CNN 기반이기 때문에 하드웨어 최적화가 잘 되어 있어 오래된 시스템이나 CPU 기반 환경에서도 안정적인 작동이 가능합니다. 반면 SegFormer는 최신 하드웨어, 특히 GPU 가속 기반 환경에서 최고의 성능을 낼 수 있으므로, 시스템 환경을 함께 고려해야 합니다.

학습 난이도나 커스터마이징 측면에서도 차이가 있습니다. DeepLabV3+는 구조가 명확하고 많은 튜토리얼이 있어 입문자에게 접근이 쉽지만, SegFormer는 구조가 단순하지만 트랜스포머에 대한 이해가 필요하므로 약간의 학습 곡선이 존재합니다. 하지만 성능 면에서는 SegFormer가 최신 모델답게 좀 더 유리한 점이 많습니다.

결론 – 선택은 용도와 환경에 따라

SegFormer와 DeepLabV3+는 각각의 장점이 뚜렷한 이미지 분할 모델입니다. DeepLabV3+는 CNN 기반의 신뢰성과 튼튼한 성능이 강점이며, SegFormer는 최신 트랜스포머 아키텍처를 활용하여 더 높은 정확도와 유연한 구조를 제공하고 있습니다. 따라서 어느 쪽이 더 낫다고 단정하기보다는, 사용하려는 목적, 환경, 요구되는 정확도 및 속도에 따라 적절히 선택하는 것이 가장 중요합니다.

제가 실제 프로젝트에서 SegFormer와 DeepLabV3+를 모두 테스트해본 결과, 고정된 해상도의 의료 영상에서는 DeepLabV3+가 안정적이었고, 실시간 도시 영상에서는 SegFormer가 뛰어난 속도를 보여주었습니다. 이처럼 활용 목적에 따라 두 모델은 서로를 보완하는 관계로 볼 수 있으며, 현재의 기술 흐름을 고려할 때 SegFormer는 차세대 표준으로 자리 잡아가고 있다고 느꼈습니다.

이 글이 이미지 분할 모델 선택에 고민이 있는 분들께 기술적 판단의 기준이 되기를 바랍니다.

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

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

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

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