SLADKÝ, J. Vizuální detekce malých předmětů pomocí dostupných nástrojů v prostředí MATLAB [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2020.
Student se v práci zabýval nástrojem YOLO v nástroji Matlab. Motivací této práce bylo nalezení limitů tohoto nástroje a ověření možností použití pro rozpoznávání malých předmětů. V úvodu práce student popisuje jednotlivé metody na detekci předmětů, podrobně pak popisovanou metodu YOLO. Popis je zpracován důkladně a doprovázen obrázky, které podávají názorné vysvětlení metody. V závěru této části shrnuje přehledně jednotlivé vývojové verze této metody a porovnává ji s ostatními metodami. V další části se student věnuje detekci malých předmětů. Všechny metody jsou dostatečně popsány a názorně jsou vysvětleny jejich silné a slabé stránky. V praktické části se věnuje přípravě detektoru. Pro lepší výsledky a větší možnosti testování, vytvořil student nad rámec zadání nástroj pro náhodné umisťování objektů do obrázku. Tímto postupem mohl lépe vyhodnotit schopnost detekce malých objektů v navrhovaném řešení. Tento postup je silnou stránkou celé práce. V závěru práce jsou velmi dobře popsány možnosti metody YOLO a její hranice. Student sám navrhuje další cesty a možnosti jak v práci dál pokračovat. Navrhuji, aby se student této problematice věnoval podrobněji v diplomové práci. Student svůj postup průběžně konzultoval a plnil zadaní vedoucího práce. V problematice se rychle zorientoval a přicházel sám s možnými postupy. Práce je nadstandardně zpracována co do hloubky i rozsahu a blíží se diplomové práci. Všechny body zadání byly splněny, práci hodnotím jako výbornou a doporučuji práci k obhajobě.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění požadavků a cílů zadání | A | ||
| Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod | A | ||
| Vlastní přínos a originalita | A | ||
| Schopnost interpretovat dosažené výsledky a vyvozovat z nich závěry | A | ||
| Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii | A | ||
| Logické uspořádání práce a formální náležitosti | A | ||
| Grafická, stylistická úprava a pravopis | A | ||
| Práce s literaturou včetně citací | A | ||
| Samostatnost studenta při zpracování tématu | A |
Predložená bakalárská práca sa zaoberá s detekciou a klasifikáciou malých predmetov na fotografiách s hospodárskými zvieratami na tento účel sa používa konvolučná neuronová sieť YOLO v.2, ktorá je v rámci práce ďalej rozšírená o pyramidovú štruktúru za účelom zlepšenia kvality rozpoznania malých objektov. Teoretická časť práce sa zaoberá s tematikou konvulučných neuronových sietí, je vypracovaná veľmi podrobne na vysokej úrovni. K riešeniu praktickej časti študent pristupoval systematicky od analýzy možných riešení až po vykonaní experimentov. Dosiahnuté výsledky sú zrovnávatelné s výsledkami iných odborných publikácií o danej problematike. Vzhľadom k tomu, že práca je veľmi kvalitná a naviac sa jedná o bakalárskú prácu s veľmi rozsiahlou a obtiažnou témou, prácu hodnotím známkou A-výborné a doporučujem k obhajobe.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění požadavků a cílů zadání | A | ||
| Postup a rozsah řešení, adekvátnost použitých metod | A | ||
| Vlastní přínos a originalita | A | ||
| Schopnost interpretovat dosaž. výsledky a vyvozovat z nich závěry | A | ||
| Využitelnost výsledků v praxi nebo teorii | A | ||
| Logické uspořádání práce a formální náležitosti | A | ||
| Grafická, stylistická úprava a pravopis | A | ||
| Práce s literaturou včetně citací | A |
eVSKP id 125193