MACKO, T. Návrh učícího a vybavovacího modulu s využitím AI na platformě Raspberry PI a Intel Movidius [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.
Pan Macko odevzdal bakalářskou práci, jejímž cílem bylo především ověřit přínos nasazení akcelerátoru neuronových sítí Intel Movidius v úlohách počítačového vidění. Předložený dokument má na bakalářskou práci nadstandardní rozsah – celkem 82 stran. I přes velký rozsah práce se studentovi povedlo udržet v celé práci dobrou jazykovou i formální úroveň. Práce je vhodně rozdělena do jednotlivých kapitol uspořádaných v logickém sledu. Zadání práce lze na bakalářskou práci hodnotit jako velmi časově i odborně náročné. O složitosti problematiky svědčí úctyhodný seznam použitých zdrojů (64 zdrojů). Zároveň dobré nastudování a pochopení problematiky prokázal student svými dosaženými výsledky, kdy se mu na zadané testovací úloze klasifikace řezů kabelů povedlo i při velké podobnosti jednotlivých kategorií vyladit modely na úspěšnost větší než 99%. Vedle samotného učení konvolučních neuronových sítí, kdy v řadě pracných testů porovnával výsledky dvou svých modelů učených s různými parametry i jeden dodaný model, se musel student také seznámit s prací s mikropočítačem Raspberry Pi a akcelerátorem Movidius. Především akcelerátor svými omezeními a nejasnými podmínkami, jakou přesnou strukturu mají mít importované modely, způsobil studentovi řadu komplikací. I přes množství času stráveného hledáním v dokumentaci a na různých fórech, úpravou zdrojového kódu a programováním vlastních skriptů pro úpravu modelů, se mu nakonec povedlo naimportovat „jen“ jeden typ modelu vycházející z architektury VGG16. I to však stačilo k tomu, aby prokázal, že akcelerátor jednoznačně mnohonásobně zrychlí proces vyhodnocení obrázku nejen na PC, ale především na zařízení s nižším výkonem, konkrétně Raspberry Pi. Na svém zadání začal student svědomitě pracovat již na začátku akademického roku i přes to, že téma měl zapsané až v rámci jen jednoho semestru bakalářské práce. Byl aktivní, práci konzultoval pravidelně s vedoucím práce i se zadávající firmou. Svými výsledky podle mého názoru jistě prokázal bakalářské schopnosti, proto práci doporučuji k obhajobě s hodnocením A (95b).
Student měl za úkol převést stávající model sítě, pro řešení úlohy rozpoznávání obrazu, na platformu Intel Movidius. Při převodu se setkal s celou řadou problémů, takže v konečné fázi implementoval vlastní modely. Provedl také otestování návrhu. Na základě předložené práce lze konstatovat, že požadavky zadání byly splněny. Rozsah práce je spíše rozsáhlejší, se svými 61 stranami (při hustém řádkování). Prezentační úroveň je taktéž velice dobrá. Práce má rozsáhlý úvod, ve kterém seznamuje se základními vědomostmi nutnými pro zpracování práce. Zde je vidět kvalitní práce s literaturou. Dále jsou popisovány jednotlivé kroky nutné ke zvládnutí úkolu (včetně popisu problémů a jejich řešení při instalaci SW a převodech dat mezi programy). Poslední fází je hodnocení výsledků na snímcích z dodané databáze a porovnání metod z hlediska kvality a rychlosti. Práce je psána slovensky, objevují se v ní překlepy, které však nesnižují čtivost textu. Jsou zde i drobné nepřesnosti (rekonstrukce obrazu je aplikace nebo spíše metoda/algoritmus (str. 24); bouding nebo bounding box (str.25)). Zvolenou koncepci lze považovat za správnou, student prokázal značný stupeň znalostí v dané problematice. Práce svědčí o bakalářských schopnostech studenta.
eVSKP id 126886