Zadání práce se zaměřuje na využití arcihtektury neuronových sítí typu vision transformer pro úlohu rozpoznávání tváří, kde dosud dominovali konvoluční neuronové sítě. Student měl za úkol vybrat vhodné modely/architektury, experimentovat s nimi a modely vyhodnotit na úloze verifikace identity osoby na základě rozpoznání tváře. Obecně se jedná o těžší zadání se značným množstvím samostudia a dlouhými experimentačními cykly.

Student se zúčastnil studentské konference Excel@FIT.

Student byl aktivní po celou dobu řešení diplomové práce. Průběžně sdílel výsledky i mimo domluvené konzultace. Na konzultace byl vždy řádně nachystaný.

Stupeň hodnocení: zadání splněno

První polovina technické zprávy je strukturována poměrně dobře, druhá polovina již méně. Výhrady mám k odkazování se na výsledky provedených experimentů již v kapitole tři, která popisuje různé architektury neuronových sítí pro rozpoznávání tváří. V této kapitole by se naopak měl také nacházet popis modelu CLIP, který je však popsán až v kapitole s experimenty. Dále zde chybí ucelený pohled na všechny provedené experimenty a použité datové sady.

V technické zprávě je citováno celkem 31 zdrojů. Pět z těchto zdrojů jsou webové stránky, jako jsou Wikipedie nebo Medium. U většiny citovených vědeckých článků chybí bibliografické údaje.

V rámci práce student provedl poměrně velké množství experimentů, ve kterých zkoušel různé modely založené na Vision Transformerech pro rozpoznávání tváří. Experimentoval také s multi-task učením a různými datovými sadami.

Výhrady mám k některým zvoleným krokům, jako jsou omezení datové sady pouze na obrázky určité velikosti, omezení celkového počtu trénovacích dat, nebo výběr a váhování jednotlivých úloh multi-task učení. Také vyhodnocení by mělo být dle mého názoru konzistentnější s ohledem na metriky - někdy jsou prezentovány hodnoty F1, někdy Accuracy, jindy zase AUC.

Celkově byly experimenty zaměřeny dost obecně a pro konkrétní využití v praktické aplikaci by bylo nejspíše potřeba dalších experimentů.