01왜 아키텍처를 바꿨나
우리 실측: 같은 모델이 면적결함(박리 0.45·백태 0.47)은 잘 하는데 균열만 0.055 — 데이터가 아니라 구조 문제.
- YOLOv8n-seg 프로토마스크는 1/4 해상도 — 1~2px hairline 균열을 표현 불가(면적결함은 됨)
- 1920→448 다운스케일이 2px 균열을 0.47px로 소멸시킴
- 타일링은 긴 균열을 조각내 오히려 퇴행(0.039 < whole 0.066)
SOTA #1 설계: 균열을 full-res dense semantic segmentation(per-pixel U-Net)으로 — 다운스케일 회피 + per-pixel 얇은구조 표현 + clDice 연결성 손실로 조각화 방지. 정직 지표: 기존 strict mAP50 유지 + 크랙적합 boundary-F1@4px·clDice 병기.
02정직한 여정 (measure-first)
V1 실패
터널 dense-seg(positive만) → strict mAP50 0.008, nocrack FP 100%. 스핀 없이 "baseline 미달" 기록.
진단
원인 2개: 학습에 무크랙 negative 부재(→"크랙 없음"을 못 배움) + threshold 미튜닝.
공정비교
결정적 반전 — YOLO를 완전 동일 파이프라인에 통과시키니 YOLO도 낮음. 초기 "0.19<0.26"은 사과-오렌지(다른 mAP50 계산)였음. 동일 지표선 dense-seg가 품질 압승.
V3 완승
FP를 pos_frac 0.4(clean crop 학습 2배)로 공략 → FP 92%→1%, 품질 유지.
교훈: 지표 파이프라인이 다르면 비교가 왜곡된다 — 양쪽을 반드시 동일 파이프라인에 통과시켜야 정직. 초기 오판을 공정평가로 스스로 교정했다.
03교량 완승 — dense-seg vs YOLO (동일 파이프라인)
held-out br_test 1000장. 크랙 선명·512 native(acquisition 여유). 완전 동일 지표 파이프라인 공정비교.
| 지표 | dense-seg V3 | YOLO | 판정 |
|---|---|---|---|
| mask mAP50 | 0.160 | 0.077 | 2.1× 압승 |
| pixel IoU | 0.421 | 0.294 | 우세 |
| boundary-F1@4px | 0.756 | 0.560 | +0.20 |
| clDice (연결성) | 0.674 | 0.484 | +0.19 |
| nocrack FP율 | 0.01 | 0.01 | 동급(해결) |
품질 mAP50 (3-seed)
1.8×
boundary-F1@4px
+0.19
FP (2/3 seed)
92%→1%
결론(3-seed 재현): 프로토마스크→dense-seg 전환이 교량에서 품질 우위 재현 — mask mAP50 1.8×(seed 평균 0.135 vs 0.075, 최고seed는 2.1×), boundary-F1@4px +0.19, clDice +0.18이 3 seed 전부 일관. FP-hardening은 2/3 seed 0.01(1개 0.72 outlier) → 배포 시 operating-point 선택 주의. (등록: CRK_BRG_DENSESEG)
2번째 시설(하수관로) 정직 검증: dense-seg 품질우위(boundary-F1@4px 0.738 vs 0.676, clDice 0.804 vs 0.727)는 시설 넘어 일관. 그러나 strict mAP50는 YOLO 승(0.41 vs 0.35), 이음부(hard confuser) FP는 dense-seg 1.0으로 미해결 → 이음부 hard-negative + VLM 2차 필요. 품질우위는 일반화, "완승"은 시설별.
04정직한 범위 한정 · 배포
- 이 완승은 크랙 선명한 교량. 터널 hairline은 acquisition-limited — 촬영 대비 자체가 한계라 dense-seg도 YOLO를 확실히 못 넘음(둘 다 낮음). SOTA 조사의 경고가 적중.
- 배포 파이프라인: dense-seg(고품질 1차) + Cosmos-Reason VLM 2차(FP 방어) — 터널처럼 FP 남는 곳은 우리 기존 VLM 자산이 최종 방어(스크립트 준비됨).
- 다음 레버: 하수관로 dense-seg, VLM 2차 결합 실측, SegFormer/nnU-Net 추가 상향.