Na Univerzi v Ljubljani so 4. oktobra 2023 že drugič podelili nagrade in pohvale dr. Uroša Seljaka za izjemne znanstvene članke študentov prve in druge stopnje študija v Sloveniji. Namen teh nagrad je spodbujanje znanstvenega raziskovanja med študenti, njihove aktivne vključenosti v raziskovalno delo ter mentoriranja študentov. Med nagrajenci sta letos kar dva študenta Fakultete za računalništvo in informatiko UL.

Nagrada dr. Uroša Seljaka za metodo odkrivanja površinskih napak

Nagrado dr. Uroša Seljaka so prejeli trije študenti. Jakob Božič z UL FRI je prejel nagrado za objavljeno znanstveno delo z naslovom Mixed supervision for surface-defect detection: From weakly to fully supervised learning, ki ga je naredil pod mentorstvom prof. dr. Danijela Skočaja.

Postopki avtomatiziranega vizualnega pregledovanja površin izdelkov v proizvodnih procesih postajajo vse pomembnejši za zagotavljanje kakovosti izdelkov. Večina trenutnih pristopov temelji na eksplicitnem programiranju rešitev za vsak izdelek, kar je časovno potratno in zahteva specifično domensko znanje. 

V nagrajenem delu Jakob Božič predlaga metodo, ki temelji na globokem učenju s tako imenovanim mešanim nadzorom. Ta metoda zgradi odločitveni model na osnovi slik, označenih tako na nivoju pikslov kakor na nivoju slik. Nova metoda naslavlja slabosti tako imenovanih polno nadzorovanih metod, ki zahtevajo veliko učno množico natančno označenih slik, kakor tudi slabosti tako imenovanih šibko nadzorovanih metod, ki ne dosegajo primerljive točnosti, hkrati pa dana metoda omogoča hitro in učinkovito prilagajanje novim izdelkom. Tako naučeni model, ki temelji na enoviti arhitekturi globoke konvolucijske nevronske mreže za podano vhodno sliko površine izdelka učinkovito napove, če ta vsebuje napako. Razviti postopek je splošen in zelo fleksibilen ter uporaben za zaznavanje širokega spektra napak na raznolikih površinah. Vrednotenje na realnih industrijskih izdelkih potrjuje, da predlagana metoda presega obstoječe primerljive pristope in predstavlja velik potencial za uporabo v praksi. 

Pohvala za napredek pri izdelavi sledilnikov prosojnih objektov

Pohvalo za znanstveno objavo za študente prve in druge stopnje je prejel študent UL FRI Žiga Trojer za prispevek Trans2k: Unlocking the Power of Deep Models for Transparent Object Tracking, ki je nastal pod mentorstvom prof. dr. Mateja Kristana.

Ključna sposobnost utelešenih sistemov za manipulacijo objektov je njihovo zaznavanje in sledenje. Večina raziskav obravnava neprosojne objekte, zelo malo pa sledenje prosojnih objektov, ki so posebej zahtevni, saj se njihov izgled spreminja z ozadjem, odbleski, itd. Glavni razlog je odsotnost ustrezne učne zbirke, ki je v dobi globokega učenja ključna za razvoj novih metod.

V odgovor je Žiga Trojer razvil napredni generator videoposnetkov prosojnih objektov, ki jim ni mogoče slediti s klasičnimi sledilniki, ter izdelal model Trans2k, prvo učno množico za razvoj globokih sledilnikov prosojnih objektov. Z obširno analizo je dokazal, da najmodernejše arhitekture, specializirane za prosojne objekte, ne prekašajo standardnih modelov, učenih na Trans2k, in da so potrebni novi premisleki. Raziskava s tem odpira vrata novemu valu razvoja specializiranih arhitektur. 

Rezultate je ustno predstavil na konferenci BMVC 2022, ki spada med najbolj uveljavljene konference s področja računalniškega vida s strogim izbirnim postopkom. Od skupno 967 poslanih člankov so ustno predstavili zgolj 4 %. Žiga Trojer je prejel nagrado za najboljši članek, kar je prestižen dosežek, ki potrjuje prodornost raziskave. 

Iskrene čestitke!