JUREČKA, T. Detekce a klasifikace létajících objektů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.
Pan Jurečka začal na své diplomové práci na téma vizuální detekce a klasifikace létajících objektů pracovat velmi pozvolna. Mnoho času strávil hledáním vhodného veřejného datasetu. Kompletně využitelný dataset, s potřebným počtem snímků všech zvažovaných tříd, nebyl nalezen. Proto se student správně pustil do pracné tvorby vlastního datasetu pomocí reverzního vyhledávání a časově náročného procesu anotace. K tomuto účelu a ve snaze docílit rovnoměrného a pestrého datasetu naprogramoval student řadu vlastních skriptů. Přínosem je, že navržený postup a vytvořený program lze využít i v jiných úlohách. Vytvořený dataset je pro zadáním předepsané konvoluční sítě bohužel stále spíše menší, což komplikovalo jejich trénování i vyhodnocení. Výše zmíněným se student dostal ke konci do časové tísně, která se bohužel projevila především v kvalitě předloženého dokumentu. Ten mohl být jistě lépe zpracován a upraven a obsahovat detailnější popis jednotlivých navržených algoritmů a provedených testů. Student například v práci nepopsal řadu pracných testů např. trénování neuronových sítí, různých trackerů a algoritmů detekce atd., které z principu, z našich konzultací a také, ale jen z náznaků v práci, vím, že provedl, čímž se ochudil o zásluhy a opticky snížil přínos práce. Styl autora je náročnější na orientaci v dokumentu. V práci je více překlepů a finálním řazením vznikly chyby, např. typu špatného odkazu na kapitoly. Nicméně se studentovi povedlo intenzivní prací v závěru projektu, pružným reagováním na získané výsledky a podněty vedoucího práce splnit všechny body zadání. Vedle výše komentovaného datasetu navrhl, implementoval a otestoval dva možné směry řešení. První je založen na využití modelu YOLO vybraného z modelů KNN pro detekci a klasifikaci objektů z jednoho snímku komplexní scény. Druhý řeší úlohu detekce a trasování objektů „klasickými“ postupy zpracování obrazu a následně výřezy podrobuje klasifikační KNN ResNet. Zde bylo ještě testováno více variant jednotlivých kroků. Oba postupy podrobil testování a výsledky vyhodnotil. Výsledky mohly být v dokumentu lépe, názorněji prezentovány a komentovány. Výsledky klasifikace jsou velmi slibné a lze předpokládat, že při větším datasetu by byly ještě lepší. Jako slabším článkem se zdá samotná detekce objektů, proto měl student v práci provést hlubší analýzu, v jakých situacích detekce selhává – velikost objektů, kontrast, náročnost scény atd. Toto by také pomohlo ve stanovení požadavků na potřebný HW a scénu při reálném nasazení. Součástí práce je i návrh hardware ve dvou variantách – PC/notebook versus kompaktní sestava. K druhé variantě student provedl rešerši a zhodnocení jednodeskových počítačů a vhodných kamer. Celkově je práce podle mého názoru dobře využitelná pro pokračování v řešení dané úlohy. Přínosem je vlastní vytvořený dataset i program pro jeho tvorbu, který je navíc využitelný i pro jiné úlohy. Oba navržené postupy zpracování snímků ukázaly možné směry detekce a klasifikace létajících objektů s velkým potenciálem. Teoretický návrh HW usnadní praktickou realizaci. Předložený dokument i výsledky práce svědčí o inženýrských schopnostech pana Jurečky, proto práci doporučuji k obhajobě s hodnocením C (77b).
Téma práce patří ke složitějším a časově náročnějším. Z toho plyne nutnost nastudovat větší množství literatury a v dané problematice se dobře orientovat. Předložená práce má rozsah 57 stran. Formální úprava a jazyková úroveň práce jsou na dobré úrovni až na použití netechnických výrazů ("výsledky nebyly špatné", "bylo dosaženo zajímavých výsledků", "metoda je natolik primitivní" …). Práce s literaturou je na dobré úrovni včetně jejího použití v práci pomocí odkazů. Problém mám s prezentační úrovní práce, kdy jsou často termíny definovány až několik stránek po prvním uvedení což ztěžuje orientaci v textu. Dosti termínů je uvedeno bez přesnější definice (horizont…), či popisu, jak s nimi pracovat, nebo na základě čeho byly konkrétní vlastnosti/hodnoty zvoleny. Toto dosti ztíží případné navázání na tuto práci. V práci postrádám úvodní rozbor úlohy s uvedením (možných) variant a požadavků na danou úlohu (popis scény, objektů). Tyto jsou postupně uváděny v průběhu práce. Souhrnným uvedením požadavků by se potom snadněji definovaly omezující podmínky a dosažené výsledky, jak požaduje bod 6 zadání. Například bod 2 zadání „uspořádání HW komponent – kamera s optikou“, který bude mít vliv na celý měřicí řetězec, je důkladněji probrán až těsně před závěrem. Úvodní části jsou převzaty, využití získaných informací pro daný úkol lze považovat za vlastní práci studenta. Koncepci lze považovat za správnou, u některých části práce by bylo vhodné lépe zdůvodnit/popsat vybraná řešení či úvahy vedoucí k nastavení hodnot. Výsledné zhodnocení programu proběhlo na základě testů. Jejich koncepci lze považovat za správnou. Bylo by ovšem vhodné lépe popsat souvislosti tabulek (např. 7-1 a 7-2) a přidat tabulku, ze které by bylo patrné, do kterých kategorií byla umístěna chybná řešení. K práci je přiloženo DVD se zdrojovými kódy a videi s prezentací výsledků implementace. Předložená práce svědčí o magisterských schopnostech studenta. V případě, že student přehledně uvede závěry své práce podle otázek 1 a 2, navrhuji hodnocení C
eVSKP id 134525