WITPEERD, L. Optimalizace neuronové sítě pro detekci objektů s využitím NPU [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2025.
Celkově hodnotím práci jako zdařilou a odpovídající zadaným cílům. Výsledná knihovna pro provádění postprocessingu je prakticky využitelná. Student provedl experimenty s různými řešeními i na různých platformách, což přineslo cenné poznatky pro aplikační nasazení. Při závěrečném hodnocení studenta zohledňuji jeho aktivitu během řešení práce, přístup k jejímu dokončení i úroveň celkového zpracování. Studenta proto hodnotím známkou velmi dobře (B) .
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Informace k zadání | Bakalářská práce je zaměřena na dva základní úkoly. Cílem prvního z nich je vytvořit optimalizovaný algoritmus pro postprocessing výstupů z detekčních neuronových sítí. Druhý úkol se soustředí na vyhodnocení inference několika řešení jak na architektuře ARM, tak i x86. Zadání práce hodnotím jako průměrně obtížné. Práce je splněná ve všech bodech zadání. | ||
| Práce s literaturou | Student si literaturu obstaral samostatně. S výběrem použitých zdrojů a studijních materiálů se ztotožňuji. | ||
| Aktivita během řešení, konzultace, komunikace | Aktivita studenta během řešení práce byla proměnlivá. Největší úsilí věnoval práci v týdnech před odevzdáním, zejména při zpracování technické zprávy. Na konzultace přicházel připravený, měl dobrý přehled o řešené problematice a klíčové otázky, zejména směřování práce a vzniklé problémy, se mnou aktivně řešil. Přístup studenta celkově hodnotím jako standardní. | ||
| Aktivita při dokončování | Práce nebyla dokončena s dostatečným předstihem. S výslednou verzí jsem se seznámil, nicméně jsem ji z časových důvodů nemohl podrobně prostudovat. Student mé připomínky do práce zapracoval a potřebné části upravil. | ||
| Publikační činnost, ocenění | O publikační činnosti ani případných oceněních studenta nemám informace. |
Tato bakalářská práce je velmi zajímavá v kontextu momentální popularity AI a jejího nasazení v mnoha oblastech reálného světa. Pohled na výkon, spotřebu a kvalitu výstupu, který tato práce poskytuje, je užitečný pro nasazení neuronových sítí v malých systémech s nízkou spotřebou. Práce má drobné nedostatky, ale také mnoho pozitiv. Po celkovém zvážení všech aspektů hodnotím práci jako výbornou.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Náročnost zadání | Samotné zadání se za určitých okolností dá zařadit mezi průměrně obtížná (volnost ve volbě akcelerátorů), ale obtížnost předloženého řešení tkví především v tom, že množina akcelerátorů, kterou autor testuje, je poměrně různorodá a je náročné vytvořit jednotný postup testování pro každou architekturu. | ||
| Rozsah splnění požadavků zadání | |||
| Rozsah technické zprávy | |||
| Prezentační úroveň technické zprávy | 90 | Technická zpráva má vhodně zvolenou strukturu. Styl některých kapitol je netradiční, ale plní svůj účel. Text práce je jednoduchý a snadno pochopitelný, kromě chybějícího vysvětlení zkratky "mAP", která se v textu hojně vyskytuje a jejíž význam není vysvětlen. | |
| Formální úprava technické zprávy | 80 | Jazykově je práce v pořádku, bez zjevných hrubých chyb. Po formální stránce má však práce několik nedostatků, např. chybné využívání desetinné tečky místo čárky (autor používá nejednotně obojí), již zmiňovaná zkratka "mAP", používání slova "pozpracování" (zřejmě odpovídá běžnějšímu anglickému "post-processing"), nebo chybějící jednotka v některých tabulkách (čas zřejmě myšlen v us). Práce je v tomto směru uspěchaná a mírně nedotažená. | |
| Práce s literaturou | 100 | Student k vypracování práce použil relevantní literární zdroje, které náležitě odcitoval. Převzaté části jsou odlišeny od vlastních úvah studenta. Citace jsou v souladu s citačními zvyklostmi. Seznam literárních odkazů obsahuje široké spektrum referencí na různé zdroje od online, přes články, až po knihy. | |
| Realizační výstup | 90 | Realizačním výstupem jsou skripty v jazyce Python a aplikace v C++, která obsahuje pro jednotlivé architektury také kód v asembleru, který využívá SIMD rozšíření procesorů (AVX-512 u x86 a NEON u Armu). Dalším výstupem jsou výsledky experimentů shrnující různé pohledy na výkon jednotlivých akcelerátorů pro vybrané neuronové sítě. Zdrojové kódy autora jsou řádně označené. | |
| Využitelnost výsledků | Výsledky práce poslouží jako východisko při výběru vhodného akcelerátoru neuronových sítí a bylo by možné je shrnout do článku a publikovat na vhodné konferenci. |
eVSKP id 164853