MIČÁNKOVÁ, E. Sledování objektů ve videu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2025.
Studentka pracovala aktivně a systematicky. Zvolila si náročný a zajímavý způsob řešení, se kterým si dobře poradila. Velmi oceňuji, že se nenechala odradit ve chvílích, kdy z experimentů vycházely beznadějně špatné výsledky a systematickou prací se nakonec dokázala dostat ke kvalitním výsledkům.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Informace k zadání | Jednalo se o náročné téma potřebou nestandardního trénování složitých a velkých neuronových sítí, náročností experimentů, i potřebou zpracovat a připravit datové sady videí, které nebyly specificky anotovány pro tento účel. Studentka se nezalekla náročné varianty řešení, systematicky přistupovala k experimentům a dokázala získat zajímavé poznatky i natrénovat kvalitní neuronové sítě. | ||
| Práce s literaturou | Studentka si aktivně vyhledala potřebné zdroje zachycující aktuální stav poznání v dané oblasti a dokázala je v práci dobře využít. | ||
| Aktivita během řešení, konzultace, komunikace | Studentka pracovala aktivně, pravidelně konzultovala postup a průběžné výsledky. | ||
| Aktivita při dokončování | Studentka práci dokončovala v poměrně klidném tempu. Text, výsledky, i závěry dobře konzultovala. | ||
| Publikační činnost, ocenění | Studentka práci prezentovala na Excel@FIT 2025. |
Práce je výzkumného charakteru. Řešitelka nastudovala opravdu nejmodernější a nejlepší dostupné modely pro řešení zadané úlohy a provedla nad nimi věrohodné a užitečné experimenty a srovnání. Technická zpráva je sepsána velice pečlivě a může sloužit jako velice kvalitní text, který někomu pomůže proniknout do řešené problematiky. Práce byla prezentována na studentské konferenci Excel@FIT.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Náročnost zadání | Práce využívá nejnovějších a hodně sofistikovaných modelů strojového učení pro počítačové vidění. Řešitelka nastudovala a pochopila nejvýkonnější dostupné modely pro segmentaci a sledování objektů ve videu. Při řešení také ovládla pokročilé nástroje pro strojové učení, způsoby vyhodnocování a interpretace výsledků a práci s datovými sadami. | ||
| Rozsah splnění požadavků zadání | |||
| Rozsah technické zprávy | |||
| Prezentační úroveň technické zprávy | 95 | Textová zpráva je sepsaná výborně – neobsahuje zbytečné pasáže a zároveň pokrývá všechno podstatné. Text je sepsaný promyšleně, velice kvalitním a srozumitelným jazykem. V textu je také použito velké množství vizuálů (převážně obrázků) a matematického zápisu, který vhodně doplňuje textové sdělení. | |
| Formální úprava technické zprávy | 89 | Po formální stránce je technická zpráva zpracována velice pečlivě. V některých místech unikly drobnosti (odkazy na kapitoly v kapitole 1 jsou pouze číslem, někde jsou použity nesprávné uvozovky, obrázky 3.2, 3.3 jsou nesprávně oříznuté, ...). Některé (vzácné) jazykové formulace jsou poněkud toporné a naznačují možné (nezvládnuté) použití strojového překladu (paměť "zadržuje", atd.). | |
| Práce s literaturou | 95 | Řešitelka vyšla z nejaktuálnějších a hodně složitých modelů hlubokého strojového učení. Použité metody dobře nastudovala a opravdu kvalitně popsala ve svém textu. Je také patrné, že dobře ovládla proces strojového učení, práci s datovými sadami a způsob vyhodnocování natrénovaných modelů. | |
| Realizační výstup | 95 | Realizačním výstupem je sada skriptů pro práci s datovými sadami, pro trénování modelů strojového učení a pro vyhodnocování výsledků. Systém skritpů je adekvátně strukturovaný a zdrojový kód je velice kvalitní a znovupoužitelný. | |
| Využitelnost výsledků | Řešitelka provedla řadu experimentů, které vrhají světlo na použitelnost dostupných nejmodernějších modelů pro segmentaci pro konkrétní úlohy segmentace a sledování objektů v medicínských datech. Práce byla řešena pro konkrétní firmu, která jistě může z dodaných výsledků čerpat hodnotu. |
eVSKP id 163062