ŠTARHA, D. Meření podobnosti obrazů s pomocí hlubokého učení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2018.
Student se ve své práci věnoval náročné problematice Hlubokého učení a jeho aplikace na měření podobnosti dvou obrazů. Teoretická část je velice dobře zpracována, především fungování konvoluční neuronové sítě. V praktické části student navrhl a natrénoval několik architektur Siamských neuronových sítí a dosažené výsledky zhodnotil a vhodně prezentoval, čím splnil zadání. Student pracoval po celou dobu samostatně a k práci přistupoval aktivně a když narazil na nějaký problém, využil konzultací. Práce má logickou strukturu a po odborné stránce je poměrně dobrá, bohužel obsahuje typografické chyby, jako napr. nesprávné použítí kurzivy, pomlček apod. Seznam zkratek je nekompletní, literatura neseřazena a závěr dle mého názoru zbytečně dlouhý a ze začátku pouze opakuje strukturu práce. Použítá literatura je velice aktuální z posledních let, především čerpá z vědeckých konferencí a časopisů, počet zdrojů by ale mohl být větší. Práci hodnotím 86b/B.
Diplomová práce studenta se zabývala meřením podobnosti obrazů s pomocí hlubokého učení. Cílem práce bylo vytvořit hlubokou neuronovou síť, která předpovídá míru podobnosti dvou obrazů. Teoretická část práce se zabývá problematikou hlubokého učení a konvolučních vrstev, které jsou využity při zpracování obrazu. Vytvořená aplikace/model je plně funkční a je pomocí ní/něho dosaženo výsledku s přesností 85,86 %. Z odborného hlediska je práce na dobré úrovni, vytkl bych pouze některé typografické nedostatky jako jsou: předložky a spojky na koncích řádků (a, v, k, ...), velikost fontů v obrázcích, kde některé nejsou příliš čitelné, viz (Obr. 2.1 Model neuronu, ...), nesprávné používání spojovníku a pomlčky, nesprávné zavádění matematických pojmů (při zavedení by matematické pojmy měly být v kurzívě a jejich anglická podoba taktéž v kurzívě v závorce), nekonzistentní používání odrážek (někde zakončeno čárkou a na konci tečkou někde úplně bez), špatné vložení zdrojových kódu do textu (zejména sekce 7.3, vhodné použít prostředí jako 'minted' nebo 'listings'), vložené kódy a jejich jednotlivé části nejsou popsány, chybějící text mezi sekcemi. Dle oponentova názoru je zadání práce splněno v plném rozsahu a výsledky jsou poměrně uspokojivé. Jediná výtka k vytvořeným projektům je zbytečná redundance kódu, kde u více skriptů je využita stejná část kódu místo toho, aby tento kód byl umístěn do samostatného souboru, který bude načítán. Dle výše uvedených poznatků hodnotím tuto diplomovou práci známkou B (88 bodů).
eVSKP id 110079