Jer Pelhan je doktorski študent na področju računalniškega vida. Kot član Laboratorija za umetne vizualne spoznavne sisteme se ukvarja z vizualnim štetjem objektov z malo učnimi primeri.

Z Jerom smo se pogovarjali o njegovih izkušnjah z doktorskim študijem in o raziskovalnem delu.

Kako je pri tebi dozorela odločitev za doktorski študij?

Pri meni odločitev ni prišla čez noč. Že med študijem sem imel priložnost sodelovati z laboratorijem na fakulteti – kar toplo priporočam vsem. Laboratoriji smo skoraj vedno veseli zagnanih študentov. Tam prvič vidiš, kako v praksi izgleda raziskovanje: ne gre le za to, da narediš projekt, temveč da poiščeš problem, ki ga še nihče ni dobro rešil. Sčasoma sem ugotovil, da me bolj kot sama implementacija zanima, zakaj nekaj deluje oziroma zakaj ne, in ali je mogoče to izboljšati. Doktorat se mi je zdel logična odločitev, če nisem želel ostati software developer.

Kaj je tvoje raziskovalno področje?

Zelo na široko se ukvarjam z računalniškim vidom, ožje pa z vizualnim štetjem objektov z majhnim številom učnih primerov. Preprosto povedano: kadar želimo zaznati netipično kategorijo objektov, na primer specifične industrijske komponente ali tranzistorje, imamo običajno dve možnosti. Prva je, da anotiramo desetine tisoče primerov in nato naučimo detektor. Druga pa je, da poskusimo problem rešiti zgolj z enim, dvema ali tremi anotiranimi primeri.  Mi razvijamo metode za to drugo možnost. To pomeni, da metodi pokažemo zelo malo primerov in mora potem sam generalizirati na nove slike.

Slike 1,2: primeri vizualnega štetja objektov

S čim se trenutno ukvarjaš?

Trenutno sem na raziskovalni praksi (internshipu) na Finskem pri podjetju Huawei. Do te priložnosti sem prišel neposredno zaradi dobrih publikacij, ki so nastale v okviru doktorata. Ukvarjam se z razvojem algoritmov za novo tehnologijo kamer, imenovano SPAD (Single Photon Avalanche Diode). Gre za senzorje, ki zaznajo posamezne fotone. SPAD kamere so trenutno še zelo drage in omejene z vidika ločljivosti, vendar obstajajo špekulacije, da bi se lahko v prihodnosti pocenile in dolgoročno v določenih aplikacijah celo nadomestile klasične CMOS senzorje.

V letu 2025 si pripravil konferenčni prispevek GeCo, ki je prejel nagrado na dnevu FRI. Kaj so najbolj zanimivi zaključki?

Ta prispevek je bil poseben, ker smo pokazali, da lahko združimo štetje, detekcijo in segmentacijo z uporabo zelo malo anotiranih primerov posamezne kategorije, pri tem pa še vedno dosežemo konkurenčne rezultate v primerjavi z metodami, ki imajo na voljo bistveno več podatkov. Z dobro zasnovano arhitekturo, premišljenimi reprezentacijami in ustreznim načinom učenja lahko z majhno količino podatkov narediš presenetljivo veliko.

Koliko so rezultati uporabni v praksi?

Zelo. Industrija se sooča z ogromnim številom t. i. long‑tail problemov: nove kategorije izdelkov, specifični objekti v medicini, prilagojene rešitve za posameznega naročnika, nove vrste mikrobioloških celic in podobno. V takih primerih nihče ne bo anotiral 100.000 slik. Če lahko uporabiš metodo, ki deluje že na podlagi 1–3 primerov, ima to izjemno praktično vrednost. To pomeni nižje stroške, hitrejše uvedbe in veliko večjo prilagodljivost.

Kaj si želiš početi po študiju?

Iskreno? Še ne vem čisto. Zelo uživam v asistentski vlogi in raziskovalnem delu na fakulteti – pri delu s študenti in izvajanju raziskovalnih projektov. Po drugi strani pa me zelo privlači tudi industrija. Mislim, da se danes ti dve poti lahko dobro dopolnjujeta, saj je sodelovanja med akademskim okoljem in industrijo vse več.

Kaj bi svetoval vsem, ki se odločajo za doktorski študij na FRI?

Večina slabših zgodb o doktoratu se začne z napačno izbiro mentorja. Dobro je, da z mentorjem sodelujete že prej, naredite kakšen projekt ali članek ter tako spoznate način dela ter pričakovanja. Ljudje smo si različni, nekaterim ustreza popolna avtonomija, drugim bolj strukturirano vodenje, zato je ključno, da se z mentorjem ujamete.

Tudi vas zanima raziskovanje? Vabljeni, da se nam pridružite na Informativnem dnevu za doktorski študijski program Računalništvo in informatika, ki bo v sredo, 8. aprila 2026, ob 16.00  v predavalnici 19, Fakultete za računalništvo in informatiko, Večna pot 113, Ljubljana.