BUDÁČ, A. Komprese 360° obrazu založená na hlubokém učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Diplomová práce bakaláře Adama Budáče se zabývá kompresí 360°obrazu založenou na hlubokém učení. Student nejdříve popisuje samotnou reprezentaci 360°obrazu a porovnává různé jejich typy. Poté teoreticky popisuje zdrojové kódování pomocí konvenčních kodeků a vysvětluje hluboké učení a jeho využití při komprimaci obrazu. Následně popisuje objektivní a subjektivní metriky kvality. V praktické části práce student vytváří vlastní databázi obrázků, které poté použije. Následně počítá prostorový index obrázků a provádí zpracování obrazů pomocí konvenčních kodeků a s nástroji strojového a hlubokého učení. Následně se věnuje doporučení JPEG AI a popisuje nároky na použitý hardware. Poté ve věnuje samotného objektivnímu hodnocení kvality obrazu a provádí i orientační subjektivní test pro validaci a verifikaci výsledků objektivních metrik. Na základě předem uvedených informací vytváří vlastní program a popisuje nutné predispozice pro běh. Jako hlavní výstup práce lze považovat program, pomocí kterého lze kódovat obrazy pomocí pěti klasických kodeků a čtyř s hlubokým učením. Dále program obsahuje i vyhodnocení kvality obrazu pomocí sedmi objektivních metrik a také měří potřebný čas kódování. Program je vytvořen v jazyce Python a je srozumitelně okomentovaný. Veškeré volby student dostatečně vysvětluje a obhajuje. Na veškeré obrázky a tabulky se v textu odkazuje. Reprezentace objektivních výsledků je zvolena správně včetně metody Bjntegaard-Delta. Práce s literaturou je na dobré úrovni. K práci mám pouze pár připomínek. Student se mohl detailněji věnovat kodekům založených na hlubokém učení a jejich možnostem. Jedná se například o kódovaní na základě detekce Region-of-interest (ROI). Vhodná by také byla analýza vlivu rozlišení vstupních obrazů na hodnocení kvality obrazu a na výpočetní náročnost. V rámci vytvořeného frameworku mohl program zobrazovat i dobu výpočtu objektivních metrik. Dobu komprese jednotlivých obrazů by bylo vhodnější měřit v milisekundách nežli pouze v sekundách, protože u malých rozlišení je doba komprimace pod jednu sekundu. Textová část bakalářská práce je logicky členěna. V práci není velké množství překlepů nebo gramatických chyb. Práce obsahuje nadprůměrný počet 101 stran a je podpořena 113 referencemi. Student na práci pracoval průběžně. Student splnil požadavky dané zadáním práce. Je nutno pozitivně odhodnotit, že student se zúčastnil soutěže EEICT a část své práce také úspěšně prezentoval na konferenci Radieolektronika 2023. Práci doporučuji k obhajobě a hodnotím stupněm A 90 bodů.
Student Adam Budáč se zabýval tématikou komprese 360° obrazu různými metodami. Předložený text diplomové práce má dobře vyváženou část zpracovávající teorii a část věnující se praktické části diplomové práce. Téma je jistě zajímavé a perspektivní. Teoretická část práce je relativně dobře zpracovaná a nenašel jsem v ní závažnější nedostatky a chyby. Nicméně pár připomínek bych měl. I když je na konci práce správně připojen seznam zkratek, tak nepokládám za dobré řešení uvádět a používat v textu práce anglické zkratky často bez uvedení anglických názvů metod či metrik (Strojové učenie (ML)). Jako úplně vhodně zvolený se mi nezdá název páté kapitoly: "Praktická část", protože o praktické části pojednávají i jiné kapitoly. Student v práci prokazuje schopnost poradit si s řešením mu předloženému problému a schopnost používat pro řešení problémů různé softwarové nástroje. Nelehkou části práce jistě bylo vytvoření frameworku, v kterém sice student sám neprogramuje jednotlivé komprimační metody či metriky, ale ani použití a propojení jednotlivých implementací není v praxi lehkým a triviálním úkolem. V části diplomové práce pojednávající o výsledcích student uvádí dostatečný počet výsledků objektivních metrik a vyvozuje z nich závěry. Co se týká výsledků subjektivních testů, tak je otázkou, jestli při tak malém počtu respondentů jsou výsledky relevantní a zda bylo vhodné a přínosné je v diplomové práci uvádět. Výsledkem práce studenta je funkční nástroj pro komprimaci obrazu a následné vyhodnocení použité komprimační metody, což jistě má svůj přínos a význam. Rozsah stran textové části i počet a kvalita referencí je na dobré úrovni. Diplomovou práci Adama Budáče hodnotím 80 body a známkou B.
eVSKP id 151744