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BLIP-2 최신 기술 이해 (멀티모달, 생성AI, 구조)

금요일, 1월 16, 2026

이미지를 이해하고 설명하는 AI 시스템을 구축하던 중, 단순한 캡셔닝 모델만으로는 복잡한 문장 생성이나 사용자의 질문에 자연스럽게 답변하는 기능을 구현하기 어려웠습니다. 이미지와 텍스트를 함께 이해하면서도, 텍스트 생성까지 가능한 멀티모달 생성 AI가 필요했기 때문입니다. 그래서 이 과정에서 접하게 된 모델이 바로 BLIP-2였습니다. BLIP-2는 이미지와 텍스트를 통합적으로 처리할 수 있는 멀티모달 구조에, 강력한 언어 모델을 결합한 프레임워크로, 최근 멀티모달 생성형 AI 연구에서 핵심적인 모델 중 하나로 자리 잡고 있습니다. BLIP-2의 등장 배경과 목적 BLIP-2는 Salesforce Research에서 개발한 두 번째 버전의 BLIP(Bootstrapping Language-Image Pretraining) 모델입니다. 이 모델의 주요 목적은 이미지를 입력받아 자연스러운 텍스트를 생성하거나, 텍스트를 기반으로 이미지를 해석하고 대답하는 등 다양한 멀티모달 작업을 효과적으로 수행하는 것입니다. 기존의 CLIP이나 BLIP-1은 주로 이미지-텍스트 매칭이나 이미지 캡셔닝 같은 비교적 단순한 작업에 초점을 맞췄다면, BLIP-2는 대형 언어 모델(LLM)과의 연결을 통해 텍스트 생성 능력을 대폭 향상시켰다는 점에서 주목받고 있습니다. 특히 BLIP-2는 다양한 멀티모달 작업을 “텍스트 생성” 문제로 전환하는 구조를 취하고 있습니다. 이는 이미지 캡션, VQA(시각 질의응답), 이미지 기반 요약, 명령 기반 설명 생성 등 다양한 응용으로 이어질 수 있는 장점을 제공합니다. 즉, 기존의 인식 중심 모델이 아닌, 이해와 생성 중심의 멀티모달 AI로 확장된 것입니다. BLIP-2의 구조적 특징과 아키텍처 BLIP-2의 구조는 크게 세 가지 주요 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 첫째는 **이미지 인코더**로, 일반적으로 ViT(Vision Transformer) 기반의 사전학습된 모델이 사용됩니다. 이 인코더는 입력 이미지의 시각적 특징을 고차원...

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Grounding DINO 구조 분석 (자연어, 객체탐지, 트랜스포머)

목요일, 1월 15, 2026

이미지 객체 탐지 모델을 테스트하던 중, 기존의 YOLO나 Faster R-CNN 기반 모델로는 자연어 조건에 따라 특정 객체만 탐지하는 기능을 구현하기 어렵다는 점을 확인한 적이 있습니다. 예를 들어 “빨간 모자를 쓴 사람”이나 “왼쪽에 있는 자동차”처럼 조건이 포함된 지시문은 탐지 모델만으로 해결하기 쉽지 않았습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 관심을 갖게 된 모델이 Grounding DINO였습니다. Grounding DINO는 자연어 입력과 이미지 정보를 결합하여 객체를 탐지하는 독특한 구조를 가지고 있으며, 멀티모달 비전 모델 연구의 중요한 흐름을 보여주는 사례라 할 수 있습니다. Grounding DINO의 개념과 목적 Grounding DINO는 Diffusion과 DEtection을 결합한 DINO 계열 모델의 확장 형태로, 자연어 기반 객체 탐지가 가능한 모델입니다. 기존 객체 탐지 모델은 사전 정의된 클래스 집합을 사용하며, 해당 클래스 외의 객체는 탐지할 수 없습니다. 반면 Grounding DINO는 텍스트를 입력받아 탐지해야 할 대상의 조건을 정의할 수 있으며, 모델은 해당 문장과 이미지의 의미적 관계를 분석하여 결과를 도출합니다. 이 방식은 기존의 멀티클래스 분류보다 훨씬 유연하며, 클래스 확장 문제를 자연스럽게 해결할 수 있습니다. 또한 Grounding DINO는 BLIP이나 CLIP 및 SAM과 같은 멀티모달 모델들이 등장하는 흐름과 자연어 기반 비전 작업이 확대되는 흐름 속에서 중요한 전환점 역할을 하고 있습니다. 사용자가 원하는 객체를 언어로 지정할 수 있기 때문에, 객체 탐지만이 아니라 데이터 라벨링, 검색, 자동 분석 시스템 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 트랜스포머 기반 구조 분석 Grounding DINO의 핵심 구조는 트랜스포머 기반 인코더와 디코더에서 비롯됩니다. 이미지 인코더는 입력 영상을 패치 단위로 분할하고, 각 패치를 임베딩 벡터로 변환한 뒤, 다중 헤드 어텐션 구조를 통해 전체 이미...

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Segment Anything 실전 활용 (Meta, 분할, SAM)

수요일, 1월 14, 2026

이미지 분할 모델을 활용한 프로젝트를 진행하면서 가장 어려웠던 점 중 하나는, 다양한 이미지를 빠르게 분할하면서도 사람이 원하는 기준을 만족시키는 결과를 얻는 일이었습니다. 기존 모델들은 특정 클래스에 대해 사전 학습된 구조가 필요하거나, 커스텀 데이터셋을 준비해야만 원하는 출력이 가능했습니다. 하지만 Meta에서 공개한 Segment Anything Model, 즉 SAM은 이미지 분할 작업을 새로운 방식으로 접근하여, 사전 학습 없이도 다양한 객체 영역을 자유롭게 분할할 수 있는 기능을 제공했습니다. 본 글에서는 SAM의 실전 활용 관점에서 특징, 활용 방식, 응용 가능성을 정리하고자 합니다. SAM의 핵심 개념과 구조 SAM은 이름 그대로 이미지 내 모든 객체를 분할할 수 있는 모델을 목표로 설계되었습니다. 전통적인 시맨틱 분할이나 인스턴스 분할 모델은 특정 클래스에 대해 학습하거나 데이터 라벨링이 필요했습니다. 반면 SAM은 사전 학습 과정에서 거대한 데이터셋을 기반으로 다양한 객체를 분할할 수 있는 범용 능력을 갖추고 있습니다. SAM은 크게 세 구성 요소로 이루어져 있습니다. 첫째, 이미지 인코더는 Vision Transformer 기반의 백본을 통해 이미지 전체의 시각적 특징을 고밀도로 추출합니다. 둘째, 프롬프트 인코더는 사용자 입력을 처리하는 역할을 담당합니다. 이 프롬프트는 점, 박스, 텍스트 등 다양한 형태로 표현될 수 있으며, 이 입력에 따라 분할 결과가 달라집니다. 마지막으로 마스크 디코더는 이미지와 프롬프트 정보를 결합하여 마스크를 생성합니다. SAM이 주목받는 이유는 단순히 성능이 높다는 점뿐 아니라 범용성과 인터랙티브한 특성을 동시에 갖춘다는 데 있습니다. 사용자는 하나의 점을 클릭하거나 박스를 지정하는 것만으로 즉시 객체가 분할되며, 필요하다면 추가 조정도 가능합니다. 이러한 방식은 기존의 인스턴스 분할 모델과 비교했을 때 월등히 유연한 활용성을 제공합니다. 실전 활용 방식과 작업 효율 향상 SAM이 등장하면서 ...

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CLIP 모델 완전 정복 (이미지, 텍스트, 멀티모달)

화요일, 1월 13, 2026

이미지 인식 모델을 다루다 보면, 단순히 이미지를 분류하거나 객체를 탐지하는 것만으로는 해결되지 않는 문제를 종종 마주하게 됩니다. 이미지가 무엇인지에 대한 정보는 있지만, 그것이 어떤 의미를 갖는지, 어떤 텍스트 표현과 연결되는지에 대한 정보는 부족하기 때문입니다. 최근 프로젝트에서 CLIP 기반 모델을 활용했을 때, 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 방식이 기존 비전 모델의 한계를 극복할 수 있다는 점을 실감하게 되었습니다. 본 글에서는 CLIP 모델의 개념과 구조, 학습 방식, 활용 분야를 중심으로 멀티모달 AI의 핵심 개념을 정리해보고자 합니다. CLIP의 기본 개념과 멀티모달 임베딩 CLIP은 이미지와 텍스트를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 모델입니다. 기존의 비전 모델은 이미지만 처리하고 자연어 모델은 텍스트만 처리했지만, CLIP은 두 정보를 공통된 임베딩 공간에 맵핑하여 상호 비교할 수 있도록 설계되었습니다. 이 과정에서 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 이미지와 텍스트를 동일한 표현 방식으로 벡터화할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 하나의 이미지와 그 이미지에 대한 여러 설명문이 주어졌을 때, CLIP은 각 텍스트를 임베딩한 후 이미지 임베딩과 비교하여 가장 의미가 가까운 설명을 찾아냅니다. 반대로 텍스트를 입력해서 그 텍스트에 가장 부합하는 이미지를 검색하는 형태의 역방향 검색도 가능해집니다. 이러한 기능은 기존 CNN 기반 모델에서는 구현이 어렵거나 추가 모델이 필요했던 영역을 효과적으로 해결할 수 있습니다. CLIP의 핵심은 텍스트 인코더와 이미지 인코더가 각각 다른 구조를 가지고 있으면서도, 학습 과정에서 서로 동일한 표현 공간으로 정렬되도록 최적화된다는 점입니다. 이를 통해 이미지와 문장을 동일한 기준으로 비교할 수 있는 벡터 기반 멀티모달 표현이 만들어집니다. 대규모 데이터 기반의 학습 구조 CLIP이 주목받는 이유 중 하나는 학습 방식에 있습니다. CLIP은 수백만에서 수억 단위의 이미지와 텍스트 쌍을 기반으로 사전...

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YOLO+SegFormer 성능 튜닝 베스트 팁

월요일, 1월 12, 2026

YOLO와 SegFormer를 함께 사용하는 영상 분석 시스템을 설계하면서 가장 많이 고민한 부분은 바로 성능 튜닝이었습니다. 두 모델 모두 고성능 구조를 갖고 있지만, 병렬 또는 순차적으로 사용할 때 발생하는 연산 부담과 리소스 소모는 실시간 시스템에 큰 영향을 미치기 때문입니다. 특히 시스템 설계의 목적이 실시간성 유지와 정확도 향상이라면, 단순 모델 선택 이상의 미세한 튜닝이 필요합니다. 석사 과정 중 관련 프로젝트를 수행하며 수차례 실험과 테스트를 반복하면서 얻은 노하우를 정리하여 이 글에 담았습니다. 하이퍼파라미터 최적화: 정확도와 속도의 균형 YOLO와 SegFormer 모두 하이퍼파라미터 튜닝이 성능에 큰 영향을 미치는 구조입니다. 특히 입력 이미지 해상도, confidence threshold, IoU threshold는 객체 탐지 정확도와 속도 모두에 직접적인 영향을 줍니다. YOLO는 일반적으로 640x640 해상도가 기본값이지만, 처리 속도를 높이기 위해 512x512 또는 416x416으로 줄이는 것이 효과적일 수 있습니다. 단, 이 경우 작은 객체에 대한 탐지 정확도가 떨어질 수 있어 프로젝트 목적에 따라 조정이 필요합니다. SegFormer의 경우에는 백본 크기(MiT-B0 ~ B5)의 선택이 중요하며, 시맨틱 분할 품질과 메모리 사용량 사이에서 적절한 절충이 필요합니다. B2 이상에서는 성능 향상이 눈에 띄지만, 엣지 환경에서는 B0 또는 B1을 사용하는 것이 현실적입니다. 또한 입력 크기를 512x512 이상으로 확보하는 것이 일반적인 분할 정확도를 보장하는 데 도움이 됩니다. 학습 시에는 CrossEntropy Loss 외에 Dice Loss를 병행하여 경계 영역의 분할 품질을 높일 수 있으며, focal loss를 적용하면 클래스 불균형 문제가 있는 경우에도 효과적입니다. 모델 통합 구조의 병렬 최적화 전략 두 모델을 함께 사용할 경우, 순차 구조보다는 병렬 구조가 자원 분산 측면에서 훨씬 효율적입니다. YOLO는...

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YOLO와 SegFormer 병렬 실행 전략

일요일, 1월 11, 2026

실시간 영상 분석 프로젝트를 진행하면서 가장 큰 제약은 연산 자원이었습니다. 특히 YOLO와 SegFormer와 같은 고성능 딥러닝 모델을 함께 사용해야 할 경우, 두 모델을 순차적으로 실행하면 자원 점유율이 급격히 높아져 실시간성이 떨어지거나 프레임 손실이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 YOLO와 SegFormer를 병렬로 실행하는 구조를 실험하게 되었고, 결과적으로 시스템 처리 속도는 크게 향상되었으며 자원 효율성도 확보할 수 있었습니다. 본 글에서는 이러한 병렬 실행 전략의 구성 방법과 실시간 모델 설계에 미치는 효과를 상세히 다뤄보고자 합니다. YOLO와 SegFormer의 연산 특성 이해하기 YOLO는 객체 탐지를 위해 설계된 모델로, 주로 전체 이미지에서 사람, 차량, 물체 등을 빠르게 찾아내는 데 사용됩니다. 반면 SegFormer는 시맨틱 분할을 통해 픽셀 단위로 의미 있는 영역을 구분하며, 장면 해석이나 관심 영역 설정 등에 유리합니다. 두 모델 모두 높은 정확도를 자랑하지만, 동시에 실행할 경우 연산량이 매우 커지는 단점이 있습니다. YOLO는 대체로 한 번의 연산으로 전체 이미지에 대한 결과를 추론하며, GPU의 병렬 연산을 효과적으로 활용할 수 있습니다. SegFormer는 트랜스포머 기반 구조로 인해 메모리 사용량이 높고, 입력 해상도가 클수록 연산 비용이 기하급수적으로 증가하는 경향이 있습니다. 이러한 두 모델의 연산 특성을 고려하면, 단순히 순차적으로 실행하기보다는 병렬로 구동하여 자원 점유를 분산시키는 것이 이상적입니다. 병렬 실행이란 두 모델을 동시에 실행하는 구조를 의미하며, 이는 스레드 단위, 프로세스 단위, 또는 장비 단위로 나눌 수 있습니다. 같은 GPU에서 스레드 병렬화로 실행할 수도 있고, GPU와 CPU 또는 두 개의 GPU를 병렬로 활용할 수도 있습니다. 실시간 시스템의 경우 연산이 겹치지 않고 각자 분산되어 처리되는 구조가 시스템 부하를 줄이고, 지연 시간을 최소화하는 데 효과적입니...

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