Detectron2 (2019-10)

1. 서론: Detectron2의 탄생과 설계 철학

Detectron2는 Facebook AI Research(FAIR)가 개발한 차세대 컴퓨터 비전 라이브러리로, 최첨단 객체 탐지 및 분할 알고리즘을 제공한다.1 이는 Caffe2 프레임워크 기반의 이전 버전인 Detectron과 maskrcnn-benchmark를 계승하며, PyTorch를 기반으로 완전히 재작성(ground-up rewrite)된 시스템이다.3 이 안내서는 Detectron2의 기술적 배경, 핵심 아키텍처, 주요 구현 모델, 그리고 컴퓨터 비전 생태계 내에서의 위상을 심층적으로 분석한다.

1.1 Detectron에서 Detectron2로의 진화: Caffe2에서 PyTorch로

Detectron2의 가장 근본적인 변화는 Caffe2에서 PyTorch로의 프레임워크 전환이다.6 이 결정은 단순한 기술 스택의 현대화를 넘어, 컴퓨터 비전 연구의 패러다임을 바꾼 전략적 선택이었다. Caffe2가 프로덕션 환경에서의 속도와 배포에 강점을 가진 정적 계산 그래프(static computation graph) 방식이었던 반면, PyTorch는 실행 시점에 네트워크가 정의되는 동적 계산 그래프 방식을 채택하고 있다. 이는 Python 친화적인 문법과 결합하여 연구자들이 새로운 아이디어를 신속하게 프로토타이핑하고 디버깅할 수 있는 직관적인 환경을 제공한다.8 Meta AI 연구진은 더 나은 다중 GPU 지원을 통한 실험 처리량 증대와 재현 가능한 과학적 탐구를 위한 유연한 설정 시스템의 필요성을 절감했고, 이는 PyTorch 기반의 전면적인 재설계로 이어졌다.9 결과적으로 이 전환은 Detectron2의 핵심 정체성을 ’프로덕션 도구’에서 ’연구 가속화 플랫폼’으로 재정의하는 결정적 계기가 되었다.

1.2 핵심 설계 원칙: 모듈성, 유연성, 확장성

Detectron2는 극도의 모듈성(modularity), 유연성(flexibility), 확장성(extensibility)을 핵심 설계 원칙으로 삼는다.5 모델을 구성하는 백본(Backbone), 제안 생성기(Proposal Generator), ROI 헤드(ROI Heads) 등의 각 요소를 독립적인 모듈로 구현하여, 사용자가 필요에 따라 손쉽게 교체하거나 커스터마이징할 수 있도록 설계되었다.6 이러한 구조는 연구자들이 기존 프레임워크의 제약에서 벗어나 새로운 모델 아키텍처, 손실 함수, 학습 기법 등을 자유롭게 실험할 수 있는 토대를 마련한다.9

maskrcnn-benchmark에서 파생된 이 프레임워크는 연구 아이디어를 신속하게 구현하고 평가하는 것을 최우선 목표로 삼고 있다.1

1.3 연구와 프로덕션을 위한 통합 플랫폼

Detectron2는 학술 연구를 위한 플랫폼일 뿐만 아니라, Facebook의 Portal과 같은 실제 프로덕션 애플리케이션에 적용되는 통합 라이브러리다.2 연구 단계에서 개발된 모델을 TorchScript나 Caffe2 형식으로 내보낼 수 있는 기능을 제공하여 실제 서비스로의 배포 과정을 용이하게 한다.2 더 나아가, Detectron2Go라는 확장 레이어를 통해 모바일 및 엣지 디바이스 배포를 위한 모델 변환, 양자화(quantization), 표준화된 학습 워크플로우를 지원함으로써 프로덕션 환경으로의 전환을 더욱 간소화했다.6

이러한 개방적이고 모듈화된 설계는 FAIR 내부 연구와 외부 커뮤니티 간의 선순환(virtuous cycle) 구조를 창출했다. FAIR가 강력한 베이스라인 모델과 코드를 공개하면, 전 세계 연구자들이 이를 기반으로 새로운 SOTA(State-of-the-Art) 모델을 개발하여 발표하고, FAIR는 다시 그 성과를 흡수하여 플랫폼을 발전시키는 구조다.9 이는 Detectron2가 단순한 코드 릴리즈를 넘어, 컴퓨터 비전 연구 커뮤니티의 발전을 촉진하기 위해 정교하게 설계된 생태계 전략의 핵심임을 보여준다.

2. Detectron2의 핵심 아키텍처 해부

Detectron2가 채택한 모델들은 대부분 Faster R-CNN과 같은 2단계(two-stage) 탐지기의 아키텍처를 기반으로 한다. 이 구조는 입력 이미지를 받아 특징을 추출하고, 객체 후보 영역을 제안한 뒤, 각 후보를 정밀하게 분류하고 위치를 보정하는 단계적인 파이프라인으로 구성된다.

2.1 백본 네트워크(Backbone Network): 특징 추출의 근간

백본 네트워크는 입력 이미지로부터 의미론적 정보를 담은 계층적인 특징 맵(feature map)을 추출하는 역할을 담당하는 심층 컨볼루션 신경망(Deep CNN)이다.6 Detectron2에서는 주로 ImageNet으로 사전 학습된 ResNet, ResNeXt와 같은 검증된 아키텍처가 백본으로 사용된다.5 특히, FPN(Feature Pyramid Network)과 결합하여 저수준의 공간적 정보와 고수준의 의미적 정보를 모두 활용하는 다중 스케일 특징 맵(예: P2, P3, P4, P5, P6)을 생성한다.15 이는 이미지 내에 존재하는 다양한 크기의 객체들을 효과적으로 탐지하는 데 결정적인 역할을 한다.

2.2 제안 생성기(Proposal Generator): Region Proposal Network (RPN)

제안 생성기는 백본 네트워크에서 생성된 특징 맵을 입력받아, 객체가 존재할 가능성이 높은 후보 영역(Region of Interest, RoI)들을 신속하게 생성하는 모듈이다.11 가장 대표적인 제안 생성기는 RPN(Region Proposal Network)이다. RPN은 특징 맵 위를 작은 슬라이딩 윈도우로 스캔하면서, 각 위치마다 다양한 크기와 종횡비를 가진 사전 정의된 ’앵커 박스(anchor box)’를 기준으로 수많은 후보 영역을 제안한다.18 각 앵커에 대해 RPN은 ’객체성 점수(objectness score)’를 예측하는 분류 레이어와 앵커 박스의 위치를 미세 조정하는 ‘바운딩 박스 회귀(bounding box regression)’ 레이어를 통해 후보 영역의 품질을 평가하고 정제한다.19

2.3 ROI 헤드(ROI Heads): 최종 예측을 위한 다중 작업 브랜치

ROI 헤드는 RPN이 제안한 후보 영역들을 입력받아 최종적인 예측을 수행하는 부분이다.5 먼저, RoI 풀링(RoI Pooling) 또는 RoIAlign 레이어를 사용하여 가변적인 크기를 가진 각 RoI의 특징 맵을 고정된 크기의 특징 벡터로 변환한다.11 이는 후속 fully-connected 레이어의 입력 요구사항을 충족시키기 위함이다. 변환된 특징 벡터는 여러 개의 병렬적인 브랜치(헤드)로 전달되어 다중 작업을 수행한다. 예를 들어, 박스 헤드(Box Head)는 객체의 클래스를 분류하고 바운딩 박스 위치를 더욱 정밀하게 보정하며, 마스크 헤드(Mask Head)는 픽셀 단위의 분할 마스크를 생성하고, 키포인트 헤드(Keypoint Head)는 객체의 주요 지점을 예측한다.12 마지막으로, NMS(Non-Maximum Suppression) 알고리즘을 적용하여 중복된 예측 결과를 제거하고 최종 탐지 결과를 도출한다.11

이러한 백본-RPN-ROI 헤드 구조는 R-CNN 계열 모델의 발전사를 체계적으로 구현한 결과물이다. 초기 R-CNN은 각 후보 영역마다 CNN을 독립적으로 실행하여 계산 비효율성이 극심했다.18 Fast R-CNN은 전체 이미지에 대해 CNN을 한 번만 실행하고 특징 맵을 공유함으로써 이 문제를 해결했지만, 여전히 외부 알고리즘으로 후보 영역을 생성하는 병목이 존재했다.18 Faster R-CNN은 이 병목마저 RPN이라는 신경망 모듈로 대체하여 네트워크에 통합함으로써, 백본의 특징 맵을 RPN과 ROI 헤드가 공유하는 ‘계산 공유’ 원칙을 극대화했다.16 이 아키텍처적 진화는 2단계 접근법의 높은 정확도를 유지하면서도 계산 효율성을 획기적으로 개선하는 절묘한 균형점을 찾아냈다.

3. 주요 구현 모델 심층 분석

Detectron2는 다양한 최첨단 모델을 구현하고 있지만, 그 근간을 이루는 핵심 모델은 Faster R-CNN, Mask R-CNN, 그리고 RetinaNet이다. 이 모델들의 성공은 독창적인 아키텍처뿐만 아니라, 특정 문제를 해결하기 위해 정교하게 설계된 손실 함수(loss function)에 기인한다.

3.1 Faster R-CNN: 2단계(Two-Stage) 객체 탐지 패러다임

Faster R-CNN은 RPN이 객체 후보 영역을 제안하는 1단계와, Fast R-CNN 탐지기가 이를 기반으로 최종 분류 및 위치 보정을 수행하는 2단계로 구성된 통합된 네트워크다.16 이 구조는 end-to-end 학습을 가능하게 하여 속도와 정확도 측면에서 큰 발전을 이루었다.16

Faster R-CNN의 학습은 분류와 회귀라는 두 가지 작업을 동시에 최적화하는 다중 작업 손실 함수를 통해 이루어진다. 전체 손실 함수는 다음과 같이 정의된다.19
L(\{p_i\}, \{t_i\}) = \frac{1}{N_{cls}} \sum_i L_{cls}(p_i, p_i^*) + \lambda \frac{1}{N_{reg}} \sum_i p_i^* L_{reg}(t_i, t_i^*)
여기서 i는 미니배치 내 앵커의 인덱스, p_i는 앵커 i가 객체일 예측 확률, p_i^*는 ground-truth 레이블(객체일 경우 1, 배경일 경우 0)이다. t_i는 예측된 바운딩 박스 좌표의 4차원 파라미터 벡터이며, t_i^*는 ground-truth 박스에 해당하는 벡터다. L_{cls}는 두 클래스(객체 vs. 배경)에 대한 로그 손실(log loss)이고, L_{reg}는 Smooth L1 손실 함수로, outlier에 덜 민감하면서도 안정적인 학습을 가능하게 한다. p_i^* L_{reg} 항은 positive 앵커(p_i^*=1)에 대해서만 회귀 손실이 활성화되도록 제어한다. N_{cls}와 N_{reg}는 정규화 항이며, \lambda는 두 손실 간의 균형을 맞추는 하이퍼파라미터다. 이 손실 함수는 ’통합 학습’이라는 모델의 목표를 수학적으로 구현한 것이다.

3.2 Mask R-CNN: 인스턴스 분할(Instance Segmentation)로의 확장

Mask R-CNN은 Faster R-CNN 아키텍처를 기반으로, 기존의 클래스 분류 및 바운딩 박스 회귀 브랜치와 병렬로 각 RoI에 대한 픽셀 단위 분할 마스크를 예측하는 브랜치를 추가한 모델이다.6

Mask R-CNN의 핵심적인 기여 중 하나는 RoIAlign 레이어의 도입이다. 기존의 RoIPool은 특징 추출 과정에서 좌표를 정수 단위로 양자화(quantization)하여 입력과 출력 간의 픽셀 정렬이 미세하게 어긋나는 문제를 야기했다. RoIAlign은 이러한 양자화를 제거하고 이중 선형 보간법(bilinear interpolation)을 사용하여 특징 값을 정확하게 샘플링함으로써 이 문제를 해결했다. 이는 픽셀 수준의 정확성이 요구되는 마스크 예측 성능을 획기적으로 향상시켰다.22

Mask R-CNN의 전체 손실 함수는 L = L_{cls} + L_{box} + L_{mask}로 확장된다.23 여기서 L_{mask}는 마스크 예측을 위한 손실 함수로, 평균 이진 교차 엔트로피(average binary cross-entropy)로 정의된다.23 중요한 설계적 특징은 K개의 클래스에 대해 K개의 독립적인 이진 마스크(각각 ‘m×m‘ 해상도)를 예측하고, 픽셀 단위 시그모이드(per-pixel sigmoid) 함수를 적용한다는 점이다. 손실은 해당 RoI의 ground-truth 클래스 k에 해당하는 k번째 마스크에 대해서만 계산된다. 이는 클래스 간 경쟁을 배제하여 각 클래스의 마스크 표현 학습을 독립적으로 만듦으로써, ’작업 간 비경쟁’이라는 철학을 통해 마스크의 품질을 높이는 핵심적인 역할을 한다.

3.3 RetinaNet: Focal Loss를 통한 1단계(One-Stage) 탐지기의 혁신

YOLO, SSD와 같은 1단계 탐지기는 빠른 속도를 장점으로 갖지만, 학습 과정에서 마주하는 극심한 전경-배경 클래스 불균형 문제로 인해 2단계 탐지기보다 정확도가 낮은 한계를 보였다. RetinaNet은 이러한 문제를 해결하기 위해 ’Focal Loss’라는 혁신적인 손실 함수를 제안했다.27

Focal Loss는 표준 교차 엔트로피(Cross Entropy, CE) 손실에 동적 스케일링 인자를 추가하여, 분류가 쉬운(well-classified) 샘플이 전체 손실에 기여하는 비중을 낮추고, 분류가 어려운(hard) 샘플에 학습을 집중시킨다.28

Focal Loss의 수식은 다음과 같다.
FL(p_t) = -(1 - p_t)^\gamma \log(p_t)
여기서 p_t는 ground-truth 클래스에 대한 예측 확률이며, \gamma \ge 0는 집중 파라미터(focusing parameter)다. \gamma가 0이면 Focal Loss는 표준 CE 손실과 동일해진다. ‘γ‘ 값을 키울수록 예측 확률이 높은(즉, 쉬운) 샘플에 대한 손실이 기하급수적으로 감소하여, 모델이 소수의 어려운 샘플에 집중하도록 유도한다. 논문에서는 \gamma=2가 가장 좋은 성능을 보였다.28 실제 구현에서는 클래스별 가중치 \alpha를 추가한 α-balanced variant가 사용되기도 한다.28
FL(p_t) = -\alpha_t (1 - p_t)^\gamma \log(p_t)
RetinaNet의 성공은 전적으로 Focal Loss 덕분이라고 할 수 있다. 이는 아키텍처 설계만큼이나 학습 과정의 동역학을 제어하는 손실 함수 설계가 모델의 성능과 정체성을 결정짓는 중요한 요소임을 명확히 보여주는 사례다.

4. 지원 컴퓨터 비전 태스크 및 응용 분야

Detectron2는 모듈식 아키텍처를 기반으로 단일 프레임워크 내에서 광범위한 컴퓨터 비전 태스크를 지원하는 다재다능함을 특징으로 한다. 이러한 유연성은 다양한 산업 분야에 걸쳐 실질적인 응용을 가능하게 한다.

4.1 객체 탐지 (Object Detection)

객체 탐지는 이미지 내에서 관심 있는 객체의 위치를 경계 상자(bounding box)로 식별하고, 각 객체의 클래스를 분류하는 가장 기본적인 컴퓨터 비전 작업이다.5 Detectron2는 이 태스크를 위해 Faster R-CNN, RetinaNet, TridentNet 등 SOTA 수준의 모델들을 제공한다.7

4.2 인스턴스, 시맨틱, 파놉틱 분할 (Instance, Semantic, and Panoptic Segmentation)

Detectron2는 픽셀 수준의 이해를 요구하는 다양한 분할 작업을 지원한다.

• 인스턴스 분할 (Instance Segmentation): 객체 탐지와 시맨틱 분할을 결합한 작업으로, 이미지 내에 존재하는 동일한 클래스의 객체들을 개별 ’인스턴스’로 구분하고 각각에 대한 픽셀 단위 마스크를 생성한다.5 Mask R-CNN, PointRend, TensorMask가 이 작업을 위한 주요 모델이다.3
• 시맨틱 분할 (Semantic Segmentation): 이미지의 모든 픽셀을 ‘도로’, ‘하늘’, ’건물’과 같이 미리 정의된 의미론적 클래스 중 하나로 분류한다. 이 작업은 개별 인스턴스를 구분하지 않는다.5 DeepLabv3+가 대표적인 모델이다.7
• 파놉틱 분할 (Panoptic Segmentation): 시맨틱 분할과 인스턴스 분할을 통합한 가장 포괄적인 분할 작업이다. 이미지의 모든 픽셀에 클래스 레이블을 할당하면서, 동시에 각 객체 인스턴스를 고유하게 식별한다.2 Panoptic-FPN 모델이 이 작업을 위해 설계되었다.7

4.3 키포인트 탐지 및 DensePose (Keypoint Detection and DensePose)

Detectron2는 객체의 구조적 이해를 위한 작업도 지원한다.

• 키포인트 탐지 (Keypoint Detection): 사람의 관절이나 동물의 신체 부위와 같이 객체의 특정 주요 지점(keypoint)을 식별하고 위치를 찾는 작업이다.5 Keypoint R-CNN 모델이 주로 사용된다.7
• DensePose: 키포인트 탐지를 넘어, 이미지에 나타난 모든 인간 픽셀을 3D 인체 표면 모델에 매핑하여 조밀하고 상세한 자세 정보를 추정한다.2 DensePose R-CNN이 이 작업을 수행한다.7

이러한 다양한 태스크 지원 능력은 Detectron2가 ’인스턴스 수준 인식(instance-level recognition)’이라는 통일된 관점을 가지고 설계되었기 때문에 가능하다. Mask R-CNN이 보여주었듯이, Faster R-CNN의 RoI 기반 2단계 프레임워크는 본질적으로 ‘인스턴스 제안 및 특징 추출기’ 역할을 한다. 그 위에 바운딩 박스, 마스크, 키포인트 등 특정 인스턴스별 예측을 수행하는 전문화된 ’헤드’를 추가하는 방식으로 자연스럽게 다중 작업 처리가 가능하도록 확장된다. 이는 Detectron2가 단편적인 태스크들의 집합이 아니라, 인스턴스 인식을 위한 통일되고 확장 가능한 프레임워크임을 시사한다.

4.4 실제 산업 응용 사례

Detectron2의 강력한 기능들은 다양한 산업 현장에서 활용되고 있다.

• 자율 주행: 차량, 보행자, 교통 표지판 등을 정밀하게 탐지하고 분할하여 주변 환경을 360도로 인식하는 데 핵심적인 역할을 한다.5
• 의료 영상: X-ray, MRI, CT 스캔 이미지에서 종양이나 특정 장기를 자동으로 탐지하고 그 영역을 정확하게 분할하여 의료진의 진단을 보조한다.6
• 로보틱스: 로봇이 주변 환경의 객체를 시각적으로 인식하고 상호작용하는 데 필요한 핵심 시각 지능을 제공한다.5
• 소매 및 재고 관리: 매장 선반 위의 상품을 탐지하여 재고를 파악하거나, 창고 내 물품을 자동으로 식별하고 관리하는 데 사용된다.18

5. Detectron2 활용 가이드: 설치부터 커스텀 학습까지

이 섹션은 연구자 및 개발자가 Detectron2를 실제 프로젝트에 적용하는 데 필요한 실용적인 절차를 단계별로 안내한다.

5.1 설치 및 환경 설정

Detectron2를 설치하기 위해서는 Python(3.7 이상), PyTorch(1.8 이상), 그리고 이에 맞는 torchvision 및 CUDA 환경이 사전에 구축되어 있어야 한다.7 설치 방법은 크게 두 가지다. 첫째, 사전 빌드된 바이너리를 pip을 통해 설치하는 방법이 있으며, 이는 가장 간편하다.4 둘째, 공식 GitHub 저장소를 클론하여 소스 코드로부터 직접 빌드하는 방법이 있으며, 이는 최신 기능을 사용하거나 커스텀 수정이 필요할 때 사용된다.4 Google Colab과 같은 클라우드 환경에서는 몇 줄의 명령어로 손쉽게 설치가 가능하다.4

5.2 모델 주(Model Zoo)를 활용한 추론(Inference)

Detectron2의 가장 강력한 기능 중 하나는 ’모델 주(Model Zoo)’다. 모델 주는 COCO, LVIS, Cityscapes 등 다양한 표준 데이터셋으로 사전 학습된 80개 이상의 모델과 그 성능 베이스라인을 제공하는 컬렉션이다.2 이를 통해 사용자는 처음부터 모델을 학습시킬 필요 없이, 검증된 고성능 모델을 즉시 활용할 수 있다.

detectron2.model_zoo API를 사용하면 모델을 손쉽게 로드할 수 있다. model_zoo.get() 함수에 원하는 모델의 설정 파일 경로(예: COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml)와 trained=True 인자를 전달하면, 사전 학습된 가중치가 적용된 모델 객체가 반환된다.13

추론 과정은 DefaultPredictor 클래스를 통해 매우 간단하게 수행할 수 있다. 설정 객체(cfg)로 DefaultPredictor를 초기화한 후, 입력 이미지를 전달하면 예측 결과가 출력된다.10 예측된 바운딩 박스, 마스크, 클래스 레이블 등은 Visualizer 클래스를 사용하여 원본 이미지 위에 시각화할 수 있다.10

5.3 커스텀 데이터셋 준비 및 등록

자신만의 데이터셋으로 모델을 학습시키기 위해서는 먼저 Detectron2가 인식할 수 있는 형태로 데이터를 준비하고 등록해야 한다. Detectron2는 COCO JSON과 같은 표준 형식을 지원하므로, 대부분의 경우 어노테이션 데이터를 이 형식으로 변환하는 것이 권장된다.8

데이터셋을 Detectron2에 등록하는 과정은 다음과 같다.

1. 데이터셋의 각 항목(이미지 파일 경로, 높이, 너비, 어노테이션 정보 등)을 담은 딕셔너리(dict)의 리스트(list)를 반환하는 함수를 작성한다.34
2. DatasetCatalog.register("my_dataset_name", my_dataset_function)와 같이 작성한 함수를 특정 이름으로 Detectron2에 등록한다.
3. MetadataCatalog.get("my_dataset_name").set(thing_classes=["class1", "class2",...])와 같이 클래스 이름 등 데이터셋의 메타데이터를 등록한다.34

5.4 설정(Configuration) 시스템을 이용한 학습 파이프라인 구축

Detectron2의 학습 파이프라인은 YAML 형식의 설정 파일을 통해 유연하게 제어된다. 학습을 위해서는 먼저 모델 주에서 베이스라인 설정 파일을 로드한 후, 코드 상에서 필요한 파라미터를 수정하는 방식을 사용한다.12

주요 수정 파라미터는 다음과 같다.

• cfg.DATASETS.TRAIN / cfg.DATASETS.TEST: 학습 및 평가에 사용할 데이터셋의 이름을 지정한다.
• cfg.MODEL.WEIGHTS: 사전 학습된 모델 가중치 경로를 지정하여 전이 학습(transfer learning)을 수행한다.
• cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH: 한 번의 반복(iteration)에 사용할 이미지 수(배치 크기)를 설정한다.
• cfg.SOLVER.BASE_LR: 기본 학습률(learning rate)을 설정한다.
• cfg.MODEL.ROI_HEADS.NUM_CLASSES: 최종 출력 클래스의 수를 지정한다.

설정이 완료되면 DefaultTrainer 클래스의 인스턴스를 생성하고 trainer.train() 메소드를 호출하여 학습을 시작할 수 있다.35

5.4.1 Table 1: Detectron2 모델 주의 주요 사전 학습 모델

이 표는 Detectron2 모델 주에서 제공하는 핵심 모델들의 성능을 요약하여, 사용자가 자신의 태스크에 적합한 베이스라인 모델을 신속하게 선택할 수 있도록 돕는다.

표의 성능 값은 PapersWithCode에 보고된 Detectron2 구현 기준임.3

6. 주요 객체 탐지 프레임워크 비교 분석

Detectron2의 가치와 특징을 명확히 이해하기 위해서는 컴퓨터 비전 생태계 내의 다른 주요 프레임워크들과의 비교 분석이 필수적이다. 본 섹션에서는 실시간 탐지에 특화된 YOLO 계열과, 또 다른 연구 중심의 종합 프레임워크인 MMDetection과 Detectron2를 비교한다.

6.1 Detectron2 vs. YOLO 계열: 정확도와 속도의 트레이드오프

Detectron2와 YOLO는 객체 탐지 분야에서 서로 다른 철학을 대표하는 프레임워크다.

• 아키텍처 패러다임: Detectron2의 주력 모델들은 RPN을 사용하는 2단계(two-stage) 방식을 채택하여 높은 정확도를 추구한다. 반면, YOLO(You Only Look Once)는 전체 이미지를 단일 신경망으로 한 번에 처리하는 1단계(single-stage) 방식을 사용하여 추론 속도를 극대화한다.17
• 성능: 일반적으로 Detectron2는 COCO와 같은 표준 벤치마크에서 더 높은 mAP(mean Average Precision)를 기록하며, 특히 작은 객체 탐지에서 강점을 보인다.36 반대로 YOLO는 추론 속도(FPS) 면에서 압도적인 우위를 점하여 실시간 애플리케이션에 매우 적합하다.17
• 활용 사례: 이러한 특성 차이로 인해 적용 분야가 명확히 구분된다. Detectron2는 의료 영상 분석, 위성 이미지 분석, 정밀한 부품 검사 등 정확도가 최우선시되는 연구 및 산업 분야에 적합하다.17 반면, YOLO는 CCTV 실시간 감시, 자율 주행 시스템, 드론 영상 분석 등 빠른 응답 속도가 필수적인 엣지 컴퓨팅 및 실시간 서비스에 주로 사용된다.17

6.2 Detectron2 vs. MMDetection: 연구 프레임워크의 양대 산맥

Detectron2와 MMDetection은 PyTorch 기반의 모듈식 설계를 채택한 연구 중심의 종합 툴킷이라는 공통점을 가진다.12 두 프레임워크는 연구자들에게 최첨단 모델을 실험할 수 있는 강력한 환경을 제공하지만, 세부적인 특징에서 차이를 보인다.

• 모델 다양성: MMDetection은 일반적으로 더 광범위한 모델 라이브러리를 보유하고 있으며, 새로운 논문이 발표되었을 때 관련 모델을 더 신속하게 지원하는 경향이 있다.29
• 설정 시스템 및 사용성: Detectron2는 비교적 직관적인 API와 YAML 기반 설정 시스템을 통해 상대적으로 낮은 진입 장벽을 제공한다는 평가를 받는다.36 반면 MMDetection은 Python 코드로 직접 구성하는 강력하고 유연한 설정 시스템을 갖추고 있지만, 이는 초심자에게 다소 복잡하고 학습 곡선이 가파를 수 있다.12
• 커뮤니티 및 유지보수: Detectron2는 Meta(Facebook)의 직접적인 지원을 받으며 안정적인 유지보수가 이루어진다. MMDetection은 OpenMMLab이라는 활발한 오픈소스 생태계의 일부로, 방대한 커뮤니티와 다양한 관련 툴킷을 자랑한다.36

결론적으로, 사용 편의성과 빠른 프로토타이핑을 중시하는 연구자에게는 Detectron2가 더 나은 선택일 수 있다. 반면, 가장 폭넓은 최신 모델 라이브러리를 활용하고 싶거나, 프레임워크의 모든 세부 사항을 제어하는 높은 수준의 커스터마이징을 원하는 연구자에게는 MMDetection이 더 적합할 수 있다.

6.2.1 Table 2: Detectron2, YOLO, MMDetection 프레임워크 비교

이 표는 세 가지 주요 프레임워크의 핵심 특징을 요약하여, 프로젝트 요구사항에 가장 적합한 도구를 전략적으로 선택하는 데 도움을 준다.

표의 내용은 29 등의 자료를 종합하여 구성됨.

7. 결론: Detectron2의 현재와 미래

Detectron2는 PyTorch 기반의 전면적인 재설계를 통해 컴퓨터 비전 연구의 속도와 유연성을 극대화하는 플랫폼으로 확고히 자리매김했다.

7.1 프레임워크의 강점 및 한계 요약

Detectron2의 핵심 강점은 연구를 가속화하는 뛰어난 모듈성과 유연성, 다양한 태스크에서 검증된 SOTA 수준의 정확도, 그리고 Meta의 강력한 지원 하에 운영되는 활발한 커뮤니티 생태계에 있다. 또한, 모델 주를 통한 손쉬운 재사용성과 연구에서 프로덕션까지 이어지는 잘 설계된 파이프라인은 이 프레임워크의 실용적 가치를 더한다.

반면, 내재된 한계 또한 존재한다. 2단계 탐지기 중심의 아키텍처는 YOLO와 같은 1단계 탐지기에 비해 상대적으로 느린 추론 속도를 보이며, 이는 실시간 애플리케이션 적용에 제약이 될 수 있다. 모델 라이브러리의 다양성 측면에서는 MMDetection이 더 광범위한 최신 모델들을 빠르게 지원하는 경향이 있으며, 일부 사용자들은 복잡한 의존성으로 인한 설치 및 호환성 문제를 겪기도 한다.7

7.2 컴퓨터 비전 연구 커뮤니티에서의 역할과 향후 전망

이러한 한계에도 불구하고, Detectron2는 수많은 최상위 학회(CVPR, ICCV 등) 논문에서 표준 베이스라인으로 채택되며 컴퓨터 비전 연구의 재현성과 발전에 크게 기여하고 있다. 이는 Detectron2가 단순한 코드 라이브러리를 넘어, 연구 커뮤니티의 표준 플랫폼 중 하나로 기능하고 있음을 의미한다.

Detectron2의 미래는 지속적인 혁신을 통해 더욱 확장될 것으로 전망된다. ViTDet, MViTv2 등 최신 트랜스포머 기반 백본을 발 빠르게 통합하는 모습에서 볼 수 있듯이 2, 프레임워크는 계속해서 진화하는 딥러닝 아키텍처를 적극적으로 수용하고 있다. 향후에는 Detectron2Go와 같은 프로젝트를 통해 모델 경량화 및 추론 효율성 증대에 더욱 집중하고, 3D 비전이나 비디오 이해와 같은 새로운 비전 태스크로의 지원을 확장하며, LazyConfig와 같이 설정 시스템을 더욱 간소화하는 방향으로 발전할 것이다. 이를 통해 Detectron2는 학술 연구와 산업 응용 모두에서 그 영향력을 더욱 공고히 해 나갈 것으로 기대된다.

8. 참고 자료

1. Detectron2 - AI at Meta, https://ai.meta.com/tools/detectron2/
2. Detectron2 is a platform for object detection, segmentation and other visual recognition tasks. - GitHub, https://github.com/facebookresearch/detectron2
3. Detectron2 | Papers With Code, https://paperswithcode.com/lib/detectron2
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