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이미지 augmentation 전략과 도메인 불일치 해결
학습 데이터 파이프라인에서 산업 이미지 분류 모델의 도메인 불일치 문제를 해결하기 위해 augmentation 전략을 설계한 경험이 있습니다. 실험실 환경 데이터로 학습했는데 현장 데이터와 조명·각도 분포가 달라 모델 성능이 저하됐습니다. Albumentations 라이브러리로 RandomBrightness, HorizontalFlip, GaussNoise 조합을 적용했고, 현장 환경을 시뮬레이션하는 커스텀 augmentation도 추가했습니다. 품질 관리 측면에서 augmentation 후 샘플 100개를 시각적으로 검수하는 단계를 파이프라인에 포함시켰습니다. 실패 경험으로 초기에 너무 강한 회전 augmentation을 적용했다가 텍스트가 포함된 이미지에서 성능이 오히려 하락했고, 도메인 특성에 맞는 augmentation 선택이 중요하다는 것을 배웠습니다.
이 결의 특징
실험실 데이터와 현장 데이터의 조명·각도 분포 차이로 성능이 저하된 도메인 불일치를 짚고, Albumentations 조합에 더해 현장을 시뮬레이션하는 커스텀 augmentation까지 더한 점이 또렷합니다. 증강 후 샘플 100개를 시각 검수하는 단계를 둔 대목이, 증강을 무차별이 아닌 품질 관리와 묶은 결로 읽히게 합니다.
이 결이 통하는 자리
너무 강한 회전 augmentation이 텍스트 이미지 성능을 오히려 떨어뜨린 실패와 '도메인 특성에 맞는 선택이 중요하다'는 교훈이 함께 살아 있을 때 통합합니다. 증강이 양날임을 인정한 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.