DOLNÍČEK, P. Trénovatelná segmentace obrazu s použitím hlubokého učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2017.
Student přistupoval k řešení práce velmi svědomitě a pravidelně konzultoval nové výsledky. Dále se dokázal dobře vypořádal s náročnějším zadáním a s množstvím vzniklých problémů. Jedná o zdařilou práci, jejíž výsledkem je jak důkladný rozbor současné a aktuální problematiky segmentace dat pomocí strojového učení, tak i realizace segmentace mikroskopických struktur mozku. Práce je přínosem a navrhuji známku A/100 bodů.
Diplomová práce se zabývá využitím neuronových sítí pro řešení problematiky lokalizované klasifikace s běžnými výpočetními prostředky. Jedná se o poměrně aktuální problematiku, která zkoumá možnosti využití různých typů topologie neuronové sítě pro řešení segmentace obrazu. Značná část samotné práce je věnována teoretickému rozboru problematiky a je zpracována dostatečně stručně a srozumitelně. V praktické části jsou pak teoretické poznatky pomocí knihovny Keras aplikovány na testovaný obraz s ohledem na počet trénovacích vzorů a celkový čas potřebný k natrénování sítě. Po formální stránce je práce na dobré úrovni s minimálním výskytem chyb. Obecně by práce mohla být psaná stručnější formou, kdy dlouhé, detailní a nezáživné pasáže textu by v mnoha případech lépe nahradila obrazová reprezentace (blokové schéma, atd.).
eVSKP id 102008