Zero-Shot Object Detection: 보지 못한 객체를 인식하는 AI 기술

taeridad19 2025. 6. 29. 18:33

Zero-Shot Learning이란 무엇인가?

Zero-Shot Learning(ZSL)은 학습하지 않은 클래스나 개체를 인식할 수 있는 인공지능 기술을 의미합니다. 기존 딥러닝 모델은 학습 데이터에 포함된 객체만 정확히 분류하거나 탐지할 수 있었지만, ZSL은 주어진 학습 데이터 외의 새로운 클래스를 언어적 혹은 의미적 관계를 바탕으로 일반화할 수 있습니다.

Zero-Shot Object Detection(ZSOD)은 이러한 ZSL 개념을 객체 탐지(Object Detection)에 적용한 기술입니다. 이는 특히 학습 데이터로 수천, 수만 가지 객체를 확보하기 어려운 실제 환경에서 매우 유용합니다. 예를 들어, 공장 자동화 시스템에서 아직 등장하지 않은 새로운 부품을 인식하거나, 보안 시스템에서 처음 보는 사람이나 물체를 탐지하는 등 응용 가능성이 다양합니다.

기존 객체 탐지와의 차이점

전통적인 객체 탐지(Object Detection)는 크게 두 가지 과정을 거칩니다. 첫째, 이미지 내에서 객체의 위치를 찾는 것(Bounding Box Localization), 둘째, 해당 객체가 어떤 클래스에 속하는지를 분류하는 것입니다. 하지만 이 과정은 대부분의 경우 수많은 주석(annotation)이 달린 학습 데이터에 의존합니다.

반면, Zero-Shot Object Detection은 학습 데이터에 존재하지 않는 객체를 인식할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이를 위해 모델은 주어진 텍스트 정보(예: 클래스 설명 또는 워드 임베딩)를 활용하여 보지 못한 객체를 예측합니다. 즉, 시각 정보와 언어 정보를 결합해 추론하는 구조가 핵심입니다.

Zero-Shot Object Detection의 주요 접근법

ZSOD 기술은 여러 방식으로 구현될 수 있습니다. 대표적인 접근 방식은 다음과 같습니다.

1. 시맨틱 임베딩 기반

클래스 레이블을 벡터 형태의 시맨틱 공간에 임베딩(embedding)하여, 이미지 특징과 텍스트 특징을 동일한 공간에서 비교합니다. 예를 들어, "호랑이"라는 클래스가 학습되지 않았더라도, "고양이"와 유사한 의미를 가지므로 모델이 그 관계를 추론할 수 있게 되는 것입니다.

2. 비전-언어 모델 기반

CLIP(OpenAI)과 같은 비전-언어 사전학습 모델은 이미지와 텍스트를 동시에 학습해 다양한 Zero-Shot 태스크에 활용 가능합니다. 특히, 이미지 특징과 텍스트 설명이 같은 임베딩 공간에 위치하게 학습되기 때문에, 학습하지 않은 클래스에 대해서도 의미적 유사성을 기반으로 인식할 수 있습니다.

3. Open Vocabulary Detection

이 방식은 사전 정의된 레이블만 사용하는 것이 아니라, 모델이 동적으로 새로운 객체명을 받아 탐지할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이는 자연어 기반 질의(Query)와 객체 탐지를 연결함으로써 Zero-Shot 태스크에 강한 유연성을 제공합니다.

주요 연구 및 모델

Zero-Shot Object Detection 분야에서는 다양한 연구가 이루어지고 있으며, 대표적인 모델은 다음과 같습니다.

YOLO-Zero: YOLO 계열의 객체 탐지 프레임워크를 Zero-Shot 방식으로 확장한 모델입니다.
CLIP + Faster R-CNN: CLIP의 텍스트-이미지 매핑 능력을 활용하여 기존 객체 탐지 모델에 언어 정보를 추가합니다.
ViLD (Vision-Language model for Detection): 구글 리서치에서 발표한 방법으로, CLIP과 같은 비전-언어 사전학습 모델을 이용해 미학습 클래스에 대한 탐지를 수행합니다.

이러한 모델들은 특히 수백만 개의 학습 레이블을 관리할 수 없는 대규모 AI 시스템 구축에 매우 중요한 의미를 지니고 있습니다.

Zero-Shot Object Detection의 응용 분야

ZSOD 기술은 기존의 객체 탐지 한계를 뛰어넘는 다양한 분야에 활용될 수 있습니다.

1. 스마트 감시 시스템

보안 분야에서는 학습 데이터에 없는 새로운 인물, 물체, 행동 등을 실시간으로 인식할 필요가 있습니다. ZSOD는 이러한 환경에서 매우 유용하게 쓰일 수 있습니다.

2. 자율주행 차량

도로 위의 모든 객체(보행자, 동물, 표지판 등)를 미리 학습하는 것은 불가능합니다. Zero-Shot Object Detection은 예측 불가능한 객체에 대한 대응력을 향상시킵니다.

3. 로봇 비전

산업용 로봇이나 서비스 로봇이 실시간으로 환경을 인식하고 대응하기 위해서는, 사전에 학습되지 않은 객체도 감지할 수 있어야 합니다. ZSOD는 로봇의 인지 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다.

4. 의료 영상 분석

드물게 발생하는 병리학적 구조나 특이 증상에 대한 자동 인식은 학습 데이터 부족 문제로 어려움이 있습니다. ZSOD는 설명 기반 인식 기능을 통해 신속하고 정확한 탐지를 가능하게 합니다.

Zero-Shot Object Detection의 한계와 도전 과제

ZSOD는 많은 가능성을 가지고 있지만 아직까지는 해결해야 할 과제도 많습니다.

시맨틱 편향(Semantic Bias): 학습된 클래스와 비슷한 클래스에 지나치게 집중하거나, 유사도를 과도하게 해석하는 경향이 있습니다.
일반화 성능 부족: 텍스트와 이미지의 매핑이 불완전할 경우 성능이 크게 하락합니다.
데이터 및 어노테이션 부족: 다양한 클래스에 대해 의미 정보가 풍부한 텍스트 데이터가 필요합니다.
성능 지표 부족: 기존의 mAP(Mean Average Precision) 같은 객체 탐지 지표는 ZSOD에 완벽하게 적합하지 않습니다. 새로운 평가 기준이 필요합니다.

미래 전망과 기술 발전 방향

Zero-Shot Object Detection은 비전-언어 융합의 정점에 있는 기술로, 향후 인공지능이 보다 인간과 유사한 방식으로 세계를 이해하도록 하는 핵심 열쇠가 될 것입니다. 특히 LLM(Large Language Model)과 비전 모델을 결합한 멀티모달 AI가 확산되면서, Zero-Shot 기반 탐지 기술은 더욱 정교해질 것입니다.

또한, 오픈소스 커뮤니티의 활발한 참여와 GPU 및 클라우드 인프라의 발전은 ZSOD 기술의 대중화와 상용화를 더욱 빠르게 만들 것입니다. 실제 서비스 환경에서도 이 기술을 적용할 수 있도록 인터페이스와 API 개발이 활발히 진행되고 있습니다.