ONDRÁŠEK, D. Implementace algoritmu hlubokého učení na embedded platformě [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.

Posudky

Posudek vedoucího

Horák, Karel

Bakalářská práce pana Ondráška zpracovává téma použití embedded zařízení pro úlohy rozpoznávání objektu v obrazu pomocí strojového učení. Kladnou stránkou činnosti studenta je práce s literaturou a online zdroji při nastudování zcela nové problematiky dosud v bakalářském studiu neprobírané. Vytknout je ale třeba ne zcela koncepční přístup, špatné časové rozvržení aktivit a často netechnické až vágní formulace v dokumentu práce, stejně jako používání množného čísla při popisu implementační části. Jde např. o formulace jako “po několika vteřinách tréninku vznikl error, který nám nedovolil pokračovat” nebo např. “proces spamuje systémový log hláškami, že nestíhá zpracovat vstup” apod. Nicméně metody využívající CNN a techniku transfer learning student popsal, v praktické části také úspěšně implementoval na vybrané zařízení nVidia Jetson Nano a Raspberry Pi pro realizaci aplikace rozpoznávání bonbonů na výrobní lince. Chválím, že zařízení si student obstaral sám. Experimentální část je spíše minimalistická (rozsah 5 stran), byla zde provedena základní ověřující implementace a jednoduchý test rychlosti. Úkoly zadání však byly z mého pohledu splněny a i dodaný dokument splňuje požadavky na bakalářskou práci, byť zdaleka ne na exceletní urovni.

Navrhovaná známka
C
Body
70

Posudek oponenta

Boštík, Ondřej

Cílem bakalářské práce pana Ondráška bylo implementovat algoritmy hlubokého učení na embeded platformě. Zadání bakalářské práce je rozděleno na 4 body. V prvním bodě zadání měl student prezentovat současné state-of-the-art v oblasti hlubokého učení. Student na 20 stranách stručně shrnuje historii strojového učení a seznamuje čtenáře s teoretickými základy. Rozsah kapitoly shledávám úměrný bakalářské práci. V druhém bodě mel student zhodnotit možnosti implementace na různá embeded zařízení. Kapitola je pojata trochu chaoticky, student přechází z tématu k tématu, ale většina potřebných informací je obsažena. Chybí mi však hlubší porovnání jednotlivých vývojových desek. Deska Jetson Nano je uvedena v jednom odstavci a o Raspberry Pi se student zmiňuje až v praktické části. Ve třetím bodě zadání měl student vytvořit vhodný dataset pro demonstrační úlohu. Tento bod je splněn v kapitole 4.1. V kapitole mám výhradu k tabulce 4.1 na straně 42, která postrádá klíčové informace. Chybí mi hlavně sloupec s počtem instancí jednotlivých tříd v rámci snímků datasetu. Na další straně se čtenář dozvídá, že byla dodatečně přidána další třída/třídy, které tu ale nejsou uvedeny vůbec. Na straně 44 je uveden „obrázek“ 4.3, který ale rozhodně není obrázek, jedná se o snímek obrazovky, který předvádí textové informace o anotaci datasetu. Není však jasné, co která čísla znamenají a navíc se podle autora daný formát anotace po prvotních testech dále využívá. Ve čtvrtém bodě zadání měl student vybranou úlohu implementovat. V rámci textu je popsán celý postup trénovaní sítě na PC, tak i přenos modelu na embeded zařízení. Kladně hodnotím přístup, že student si během čekání na dopravu desky Jetson Nano „krátil čas“ a danou úlohu implementoval i na Raspberry Pi. V obou případech student implementoval několik verzí hlubokých sítí. V práci mi chybí ale tabulka se srovnáním implementací, jejich úspěšností. Informace jsou rozprostřeny v textu práce, ale jediná srovnávací tabulka 5.1 na straně 56 porovnává jen rychlost běhu sítí na obou zařízeních. Bakalářská práce je psána přehledně a v logickém sledu. Z práce je zřejmé, že se student v dané problematice orientuje. Při vypracování práce student vycházel z rozsáhlého literárního průzkumu. V seznamu literatury je uvedeno 65 literárních zdrojů, na které se v práci průběžně odkazuje. Po formální stránce je práce na celkem dobré úrovni. Kvalitu práce snižuje hlavně špatná kvalita obrázků a grafů, kdy se ve velké míře jedná o snímky obrazovky a například na straně 36 pak graf jde velice špatně přečíst. Autor dokonce ve dvou případech na stranách 33 a 50 vysázel obrázky až do okrajů stránky, ačkoliv to nebylo nutné. V praktické části bych doporučil vynechat množné číslo první osoby, které implikuje, že práci nedělal sám. Poslední výtku mám k místy hovorovým výrazům jako „obrandované nexusy“, „spamuje error“ apod. I přes výše uvedené výtky se domnívám, že byly splněny požadavky na bakalářskou práci, a doporučuji práci k obhajobě.

Navrhovaná známka
B
Body
80

Otázky

eVSKP id 119328