KOTRYS, K. Segmentace hyperspektrálních fotografií ještěrek [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2024.

Posudek vedoucího

Škrabánek, Pavel

Předložená diplomová práce popisuje vývoj a evaluaci metody pro segmentaci hyperspektrálních fotografií ještěrek žijících na území České republiky. Teoretická část obsahuje jak úvod do problematiky hyperspektrálního snímkování a vzniku hyperspektrálních fotografií, tak i dobře zpracovanou rešerši problematiky segmentace obrazu a redukce dimenzionality dat. Student tedy v plném rozsahu splnil všechny cíle práce. Student při řešení práce provedl časově náročnou anotaci dat, a provedl řadu experimentů, které sám navrhl a implementoval. Text je logicky strukturovaný a obsahuje všechnu nezbytnou teorii, včetně adekvátního matematického aparátu. Zde bych rád podotkl, že teoretická část je velmi dobře napsaná – obsahuje vše co je podstatné pro řešení problému, neobsahuje nadbytečné informace, předávané informace na sebe logicky navazují, a text je celkově velmi dobře čitelný. Textu lze vytknout, občasné chyby v zápisu proměnných (např. obr. 3, 5 a 6), a duplicitu v jejich použití (např. I pro vstupní obraz a zároveň pro jeho výšku – viz. obr 2 a 6). Grafická úprava práce je dobrá. Práce s literaturou a citacemi odpovídá požadavkům na diplomové práce. Diskuse získaných výsledků je adekvátní, a obsahuje i návrhy umožňující vývoj řešení s vyšší přesností. Výstupy vytvořené v rámci této diplomové práce vznikly na základě požadavků vědců z oblasti zoologie a je předpokládáno jejich využití v praxi. Práci doporučuji k obhajobě a hodnotím ji známkou A.

Posudek oponenta

Parák, Roman

[EN] Student Kryštof Kotrys, in his master's thesis, addresses the problem of segmenting hyperspectral images of lizards occurring in the Czech Republic. The theoretical section of the thesis presents a review of the current state of knowledge in the field of image segmentation. It includes a summary of the principles of hyperspectral imaging and the use of convolutional neural networks, with a particular focus on the subject matter under discussion. The author introduces the reader to the given problem by logical arrangement of individual parts, while taking care to ensure clarity of information presentation, which makes the thesis easy to read. A minor reservation is the brevity of the section on the most commonly used convolutional neural network architectures for image segmentation. It would have been beneficial for the author to conduct further research on related scientific papers in order to conclude why the chosen U-Net architecture is suitable for the problem at hand. The practical part of the thesis addresses the development of a non-trivial system for segmenting hyperspectral photographs of lizards living in the Czech Republic. The author presents a clear and concise account of the development and evaluation of this complex solution, which included data processing, image segmentation using a convolutional neural network based on U-Net architecture to obtain segmentation masks of lizards, and finally the analysis of the results. From a practical point of view, the author fulfilled this task at a very good level. However, I have reservations about the low performance of the training equipment utilized for the neural network, which may have been a limitation of the institute rather than the student. The author could have also implemented and compared different types of architectures to solve the problem, assuming this was not already evident from the related work covered in the theoretical section. It is evident from the thesis that the student invested a considerable amount of time in the design and implementation of the solution. I commend the practical and theoretical aspects of the thesis, which are of a high standard. The minor formal shortcomings, such as negligible grammatical mistakes and referencing of figures, tables, etc., do not significantly impact the quality of the thesis. A minor reservation is the absence of all bibliographical references suggested in the assignment. In conclusion, the proposed solution of the thesis demonstrates considerable research potential. The results, as mentioned by the author, can serve the group of the Academy of Sciences of the Czech Republic dealing with hyperspectral imaging in the study of lizard coloration. I recommend the proposed thesis for defense and evaluate it with the mark A / excellent. [CZ] Student Kryštof Kotrys ve své diplomové práci řeší problém zaměřený na segmentaci hyperspektrálních fotografií ještěrek vyskytujících se na území České republiky. Teoretická část práce se zabývá rešerší současného stavu poznání v oblasti segmentace obrazu, včetně shrnutí principů pro hyperspektrální snímkování a využití konvolučních neuronových sítí s důrazem na pojednávanou oblast. Autor logickým uspořádáním jednotlivých částí uvádí čtenáře do dané problematiky, přičemž dbá na přehlednost podání informací, díky čemuž se diplomová práce dobře čte. Drobnou výhradou je stručnost části, která se věnuje nejpoužívanějším architekturám konvolučních neronových sítí pro segmentaci obrazu. Autor mohl více prozkoumat související práce z akademické sféry, a vyvodit z nich závěr proč je právě zvolená architektura U-Net vhodná pro řešení daného problému. Praktická část řeší problém zaměřený na vývoj netriviálního systému pro segmentaci hyperspektrálních fotografií ještěrek žijících na území České republiky. Autor pouze ve dvou, avšak přehledných a srozumitelných kapitolách popisuje vývoj a vyhodnocení netriviálního řešení, jehož součástí bylo zpracování dat, segmentace obrazu s využitím konvoluční neuronové sítě na základě architektury U-Net pro získání segmentačních masek ještěrek, a v neposlední řadě analýza výsledků navrženého řešení. Tento úkol autor po praktické stránce splnil na velmi dobré úrovni. Výhradu mám k nízkému výkonu zařízení, které bylo použito k trénování neuronové sítě, což však mohlo být zapříčiněno na straně ústavu, a ne na straně studenta. Autor mohl také implementovat a porovnat různé typy architektur pro řešení daného problému, pokud by toto zjištění nebylo zřejmé ze souvisejících prací, které mohly být součástí teoretické části. Z diplomové práce je zřejmé, že student věnoval velký objem času návrhu a implementaci samotného řešení. Chválím praktickou i teoretickou část práce, které jsou na velmi dobré úrovni. Lehké formální nedostatky v podobě zanedbatelných gramatických chyb a referencování obrazků, tabulek, apod., nemají zásadní vliv na kvalitu práce. Drobnou výhradou je absence všech bibliografických odkazů navržených v zadání. Na závěr bych rád podotkl, že z navrženého řešení diplomové práce je jednoznačně patrný výzkumný potenciál. Výsledky jak již autor zmiňuje mohou sloužit pro skupinu Akademie věd České republiky zabývající se hyperspektrálním snímkováním při studiu zbarvení ještěrek. Předloženou práci doporučuji k obhajobě a hodnotím ji známkou A / výborně.

eVSKP id 157711