Most of the experiments.

document/presentation/presentation.tex

@@ -26,6 +26,7 @@ compat=1.5,
         (0cm,0cm) rectangle (3pt,0.8em);},
 }
 
+\newcommand{\image}[4]{\begin{figure}[ht!] \centering \includegraphics[width=#4\linewidth]{../Figures/#1} \caption*{#2} \label{#3} \end{figure}}
 \newenvironment{cols}{\begin{columns}}{\end{columns}}
 \newenvironment{col}[1]{\begin{column}{{#1\linewidth}}}{\end{column}}
 \newenvironment{hcol}[1]{\begin{column}{{0.5\linewidth}}}{\end{column}}
@@ -121,6 +122,7 @@ compat=1.5,
   \end{itemize}
 
   Pro zakódování slovníkových indexů obou metod jsme využili Huffmanova kódování.
+  % Zmínit jakého jsme dosáhli zlepšení pomocí Huffmanova kódování
 \end{frame}
 %--------------------------------------------------------------------
 \begin{frame}{Přehled kompresní aplikace}
@@ -130,84 +132,96 @@ compat=1.5,
   \end{figure}
 \end{frame}
 %--------------------------------------------------------------------
-\section{Experimenty} %Provedené experimenty??
-\begin{frame}{Počet detekcí}
+\section{Experimenty}
+\begin{frame}{Testovací dataset}
   \begin{itemize}
-    \item Testovací dataset se skládá z 200 obrázků v nichž se nachází 628 semaforů (\textit{Ground Truth}).
-    \item Dolní index u detektoru značí faktor zvětšení dat.
+    \item Dva různé datasety embrya Octomilky (\textit{Drosophila})
+    \item rozměr datasetů - $1041 \times 996 \times 946$,
   \end{itemize}
-  
 
-  \begin{figure}[h!]
+  \begin{figure}[ht!]
     \centering
-    \begin{tikzpicture}
-      \begin{axis}[
-      ybar,
-      xtick = data,
-      ylabel={Počer všech detekcí},
-      symbolic x coords={GT, $\text{LeNet}_{1}$, $\text{ResNet}_{1}$, $\text{LeNet}_{1.5}$, $\text{ResNet}_{1.5}$, $\text{LeNet}_{2}$, $\text{ResNet}_{2}$},
-      x tick label style = {rotate=45, anchor=east},
-      nodes near coords,
-      ymin = 0, ymax = 720
-      ]
-      \addplot coordinates {
-      (GT, 628)
-      ($\text{LeNet}_{1}$, 418)
-      ($\text{ResNet}_{1}$, 524)
-      ($\text{LeNet}_{1.5}$, 543)
-      ($\text{ResNet}_{1.5}$, 598)
-      ($\text{LeNet}_{2}$, 567)
-      ($\text{ResNet}_{2}$, 611)
-      };
-      \end{axis}
-    \end{tikzpicture}
-  \end{figure}	    
-\end{frame}
-%--------------------------------------------------------------------
-\begin{frame}{Negativní detekce}
-  \begin{itemize}
-    \item Pro LeNet je nejlepší $2\times$ zvětšení dat
-    \item ResNet detekuje více objektů na úkor kvality detekce
-  \end{itemize}
-  \begin{table}
-    \begin{tabular}{l r r r}
-      \hline
-      Typ sítě & Počet detekcí & Negativní detekce [\%] & F1 skóre \\
-      \hline
-      \hline
-      $\text{LeNet}_{1}$     & 418 & 0,3 &  0,7973  \\
-      $\text{LeNet}_{1.5}$   & 543 & 1,3 &  0,9155  \\
-      \textbf{$\text{LeNet}_{2}$}     & \textbf{567} & \textbf{1,1} &  \textbf{0,9389}  \\
-      \hline
-      $\text{ResNet}_{1}$    & 524 & 0,2 &  0,9080  \\
-      $\text{ResNet}_{1.5}$  & 598 & 3,1 &  0,9462  \\
-      $\text{ResNet}_{2}$    & 611 & 4,1 &  0,9460  \\
-      \hline
-    \end{tabular}
-  \end{table}    
-\end{frame}
-%--------------------------------------------------------------------
-\begin{frame}{Porovnání metod pro detekci stavu}
-  \begin{itemize}
-    \item Obě metody pracují s podobnou přesností
-    \item Metodu CNN je ale jednodušší vylepšit
-  \end{itemize}
-  \begin{figure}[h!]
+    \begin{subfigure}{.45\textwidth}
+        \centering
+        \includegraphics[width=.85\linewidth]{../Figures/ch1_400.png}        
+        \caption{Ukázka z datasetu}
+    \end{subfigure}
+    \begin{subfigure}{.45\textwidth}
+      \centering
+      \includegraphics[width=1\linewidth]{../Figures/ch1_400_hist.pdf}        
+      \caption{Histogram hodnot pixelů}
+  \end{subfigure}
+  \end{figure}
+\end{frame}
+%--------------------------------------------------------------------
+\begin{frame}{Výsledky - skalární kvantizace}
+  \begin{figure}[ht!]
+    \centering
+    \begin{subfigure}{.45\textwidth}
+        \centering
+        \includegraphics[width=1\linewidth]{Figures/sq_value_hist.pdf}
+        \caption{Histogram hodnot pixelů po kompresi}
+    \end{subfigure}
+    \begin{subfigure}{.45\textwidth}
+      \centering
+      \includegraphics[width=1\linewidth]{Figures/sq_error_hist.pdf}    
+      \caption{Histogram chyby pixelů po kompresi}
+    \end{subfigure}
+  \end{figure}
+\end{frame}
+%--------------------------------------------------------------------
+\begin{frame}{Výsledky - skalární kvantizace}
+  \begin{figure}[ht!]
     \centering
-    \begin{tabular}{l r r r r}
-      \hline
-      Metoda & Zvětšení dat & Počet chyb & Přesnost [\%] \\
-      \hline
-      \hline
-      Jas+HSV 	& $1\times$ 	& 67 	& 89,3312\\
-      Jas+HSV 	& $1,5\times$ & 82 	& 86,9426\\
-      Jas+HSV 	& $2\times$ 	& 103	& 83,5987\\
-      CNN 		  & $1\times$  	& 175	& 72,1337\\
-      CNN 		  & $1,5\times$ & 91	& 85,5095\\
-      \textbf{CNN}       & \textbf{$2\times$}   & \textbf{64}  & \textbf{89,8089}\\
-      \hline
-    \end{tabular}
-  \end{figure}			
+    \begin{subfigure}{0.5\linewidth}
+      \centering
+      \includegraphics[width=1\linewidth]{Figures/hm_sq1.pdf}
+    \end{subfigure}
+    \begin{subfigure}{0.5\linewidth}
+      \centering
+      \includegraphics[width=1\linewidth]{Figures/hm_sq2.pdf}
+    \end{subfigure}
+  \end{figure}
+\end{frame}
+%--------------------------------------------------------------------
+\begin{frame}{Výsledky - vektorová kvantizace}
+  \begin{figure}[ht!]
+    \centering
+    \begin{subfigure}{.45\textwidth}
+        \centering
+        \includegraphics[width=1\linewidth]{Figures/vq3x3_value_hist.pdf}
+        \caption{Histogram hodnot pixelů po kompresi}
+    \end{subfigure}
+    \begin{subfigure}{.45\textwidth}
+      \centering
+      \includegraphics[width=1\linewidth]{Figures/vq3x3_error_hist.pdf}    
+      \caption{Histogram chyby pixelů po kompresi}
+    \end{subfigure}
+  \end{figure}
+\end{frame}
+%--------------------------------------------------------------------
+\begin{frame}{Výsledky - vektorová kvantizace}
+  \begin{figure}[ht!]
+    \centering
+    \begin{subfigure}{0.5\linewidth}
+      \centering
+      \includegraphics[width=1\linewidth]{Figures/hm_vq1.pdf}
+    \end{subfigure}
+    \begin{subfigure}{0.5\linewidth}
+      \centering
+      \includegraphics[width=1\linewidth]{Figures/hm_vq2.pdf}
+    \end{subfigure}
+  \end{figure}
+\end{frame}
+%--------------------------------------------------------------------
+\begin{frame}{Výsledky - vektorová kvantizace}
+  Průměrná absolutní chyba vektorové kvantizace ($3 \times 3$) podle rovin
+  \image{vq3x3_error_trend_ch0.pdf}{}{fig:vq_error_trend}{1.0}
+  % UPRAVIT BPP
+\end{frame}
+%--------------------------------------------------------------------
+\begin{frame}{Rychlost komprese a dekomprese}
+  % UPRAVIT BPP
 \end{frame}
 %--------------------------------------------------------------------
 \begin{sectionframe}{Zhodnocení výsledků}