객체 탐지 vs 이미지 분할 비교

비교 사진


프로젝트 초기에는 객체 탐지를 사용할지, 이미지 분할을 사용할지 판단하는 데 꽤 오랜 시간을 들였습니다. 두 기술 모두 입력 이미지를 분석하고 시각적 정보를 추출한다는 점에서 유사하지만, 출력 결과와 적용 목적은 명확히 다릅니다. 특히 자율주행, 제조, 의료 영상과 같은 실제 응용 분야에서는 각 기술의 차이를 정확히 이해하고, 요구사항에 맞는 방식을 선택하는 것이 모델 성능과 효율성에 직결됩니다. 본 글에서는 객체 탐지(Object Detection)와 이미지 분할(Image Segmentation)을 구조, 출력 형식, 학습 방식, 실제 활용 사례 측면에서 심층 비교하여 설명하고자 합니다.

출력 구조의 근본적인 차이

객체 탐지는 이미지에서 '무엇이 어디에 있는가'를 예측하는 것이 핵심입니다. 모델은 이미지 내 객체의 클래스와 해당 객체의 경계 박스 좌표(x, y, w, h)를 출력합니다. 예를 들어 YOLO 모델의 경우, 여러 anchor box를 기준으로 다양한 위치에 존재할 수 있는 객체의 유무, 클래스, 위치 정보를 동시에 예측합니다.

반면 이미지 분할은 '이미지의 각 픽셀이 어떤 클래스에 속하는가'를 예측합니다. 이 중에서도 시맨틱 분할(Semantic Segmentation)은 같은 클래스의 객체를 하나의 영역으로 처리하며, 인스턴스 분할(Instance Segmentation)은 같은 클래스 내에서도 객체별로 구분된 마스크를 생성합니다. SegFormer와 같은 모델은 픽셀 단위의 클래스 정보를 정교하게 예측해 시각적으로 매우 정밀한 출력을 생성합니다.

즉, 객체 탐지는 바운딩 박스 기반으로, 이미지 분할은 픽셀 기반의 마스크로 결과가 표현된다는 점에서 근본적인 차이가 존재하며, 이로 인해 각 기술은 서로 다른 응용 분야에 적합하게 사용됩니다.

기술 구조 및 학습 방식의 차이

객체 탐지 모델은 주로 백본 CNN 또는 트랜스포머 기반 인코더를 사용하며, 마지막에 바운딩 박스 회귀와 클래스 분류를 위한 헤드가 포함됩니다. 예를 들어 YOLO, Faster R-CNN, RetinaNet 등의 모델은 특징 추출 후 객체 위치와 클래스 정보를 동시에 예측합니다. 학습 시에는 바운딩 박스 좌표의 정확도(예: IoU)와 클래스 예측 정확도를 동시에 고려하는 멀티 손실 함수가 사용됩니다.

이미지 분할 모델은 픽셀 단위의 예측을 위해 더 높은 해상도의 특징 맵을 필요로 합니다. 따라서 U-Net, DeepLabV3+, SegFormer와 같은 모델은 인코더-디코더 구조를 사용하여 고수준 정보와 저수준 공간 정보를 효과적으로 결합합니다. SegFormer는 트랜스포머 기반으로, 긴 거리의 관계를 학습하여 넓은 문맥 정보를 정확히 반영할 수 있는 장점이 있습니다.

객체 탐지는 학습 데이터에 상대적으로 단순한 바운딩 박스 레이블만 필요하지만, 이미지 분할은 모든 픽셀에 대한 레이블이 필요하기 때문에 라벨링 비용이 훨씬 높고 데이터 준비가 까다로운 편입니다. 다만 분할 모델은 예측 결과가 더 정밀하여 후처리 비용이 줄어들 수 있습니다.

응용 분야와 선택 기준 비교

객체 탐지는 주로 객체의 위치와 크기를 빠르게 파악하는 데 유용합니다. 예를 들어 실시간 CCTV 감시, 사람 인식, 교통 표지판 감지 등에서 객체 탐지는 빠르고 간단한 정보 추출 방식으로 효율적입니다. 특히 YOLO 계열 모델은 연산량이 적고 속도가 빨라 실시간 시스템에 적합합니다.

이미지 분할은 픽셀 단위의 정보가 필요한 응용에 사용됩니다. 예를 들어 의료 영상에서 종양의 정확한 경계 검출, 자율주행차의 차선 분할, 위성영상에서 지형 분류 등 고정밀 분석이 필요한 분야에서 이미지 분할은 필수적입니다. 특히 SegFormer는 다양한 해상도와 복잡한 배경에서도 우수한 분할 성능을 보여줍니다.

최근에는 객체 탐지와 이미지 분할을 결합한 멀티 태스크 모델도 등장하고 있으며, 각 기술의 장점을 융합하는 방식으로 발전하고 있습니다. 예를 들어 인스턴스 분할은 객체 탐지의 위치 정보와 분할의 정밀 정보를 결합한 형태이며, Mask R-CNN이 대표적입니다.

결론 – 목적에 따라 명확히 구분하고 적용해야

객체 탐지와 이미지 분할은 겉보기에는 유사한 시각적 분석 기술처럼 보이지만, 실제로는 구조, 출력, 학습 방식, 활용 목적에서 명확한 차이를 갖는 별개의 기술입니다. 탐지는 빠른 객체 위치 확인에, 분할은 정밀한 경계 추출에 각각 최적화되어 있으며, 프로젝트의 요구사항에 따라 적절히 선택해야 합니다.

저는 실무 프로젝트에서 둘 다 사용해 본 경험을 통해, 동일한 데이터셋이라도 사용 목적에 따라 최적의 기술이 달라질 수 있음을 확인했습니다. 예를 들어 공장 내부의 안전모 탐지에는 객체 탐지를 사용하고, 바닥의 오염 영역을 추적하는 데는 이미지 분할을 활용함으로써 정확도와 속도를 모두 만족시킬 수 있었습니다.

앞으로 컴퓨터 비전 프로젝트를 설계할 때, 객체 탐지와 이미지 분할 각각의 장단점과 구조를 정확히 이해하고, 필요한 기능과 환경에 맞추어 올바른 선택을 하시길 바랍니다.

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