KUVIK, M. Rozpoznávání druhu jídla s pomocí hlubokých neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.
Práce je zaměřena na automatické rozpoznání složení jídla z fotografie. Snaží se títmo pomoci s řešením jednoho z největších civilizačních problémů civilizace - nadváhy, jelikož automatické metody mohou výrzaně pomoci se sledování složení stravy v dlouhodobém horizontu. Student k řešení celé práce přistupoval velmi zodpovědně, poslouchal rady vedoucího a sám přicházel s vlastními inovativními nápady. Kvalita zpracování teoretické části odráží poslední trendy v oblasti umělé inteligence. Dosažená přesnost je 86,44%. Práci hodnotím A/98.
Diplomová práce se zabývá poměrně složitou problematikou klasifikace jídel na základě obrazové předlohy. V rámci řešení student využívá moderní metody založené na konvolučních sítích, přičemž testuje zvýšení dosažené přesnosti použitím různých architektur a optimalizačních procedur. Po odborné stránce je práce na dobré úrovni. Připomínku bych měl pouze ke struktuře práce, kdy nelze zcela přesně rozlišit teoretickou část a vlastní praktickou část práce. Příloha práce v informačním systému obsahuje pouze dosažené výsledky ve formátu csv, nikoli však vlastní zdrojové kódy či natrénované modely (např. formou odkazu s ohledem na velikost), tak aby bylo možno výsledky zpětně ověřit. Po formální stránce je práce na dobré úrovni.
eVSKP id 118164