Lojze Žust je doktorski študent, asistent in član Laboratorija za umetne vizualne spoznavne sisteme, ki svoje doktorsko delo opravlja na področju detekcije ovir za avtonomna plovila pod mentorstvom prof. dr. Mateja Kristana. Na Dnevu fakultete 2023 je prejel nagrado za raziskovalno delo podiplomskih študentov za objavo znanstvenega članka "LaRS: A Diverse Panoptic Maritime Obstacle Detection Dataset and Benchmark". Prispevek je bil sprejet na konferenco "IEEE/CVF International Conference on Computer Vision".

Z Lojzetom smo se pogovarjali o njegovih izkušnjah z doktorskim študijem in raziskovalnim delom.

Kako je pri tebi dozorela odločitev za doktorski študij?

S svojim mentorjem (prof. Matejem Kristanom) sem odlično sodeloval že pri diplomskem in magistrskem delu, kjer je zraslo moje zanimanje za računalniški vid in strojno učenje. Pri delu v laboratoriju sem se srečal z raziskovalnim delom in spoznal tudi ostale sodelavce, ki sestavljajo eno najboljših ekip na področju računalniškega vida pri nas. Zato po zaključku magistrskega študija odločitev za doktorski študij v takem okolju ni bila težka.
 

Kaj je tvoje raziskovalno področje? 
V svojem doktorskem delu se ukvarjam s problemom detekcije ovir za avtonomna plovila. Poskušam izboljšati algoritme, ki na podlagi slik iz kamere na čolnu detektirajo ovire na vodi, ki se jim je treba izogniti.
 

S čim se trenutno ukvarjaš?

Trenutno razvijam novo metodo za detekcijo ovir na vodni domeni, ki bo delovala na zelo raznolikih vodnih okoljih, vključno z morjem, rekami in jezeri. Poleg tega je metoda panoptična, kar pomeni, da bo sposobna zaznavati tako lokacijo ovir kot tudi njihovo natančno segmentacijo.
 

V letu 2023 si na Dnevu FRI prejel posebno priznanje oz. nagrado za raziskovalno delo za konferenčni prispevek z naslovom LaRS: A Diverse Panoptic Maritime Obstacle Detection Dataset and Benchmark. Kaj so najbolj zanimivi zaključki tega prispevka?

V tem delu smo predstavili novo raznoliko in zahtevno učno in evalvacijsko zbirko za detekcijo ovir na vodni domeni LaRS. Gre za največjo segmentacijsko zbirko in prvo, ki vključuje tudi panoptične anotacije. Poleg tega vključuje precej primerov zahtevnih scenarijev, kot so situacije s številnimi odsevi in slabo vidljivostjo. Na zbirki smo evalvirali veliko število trenutno najboljših metod za semantično in panoptično segmentacijo. Naši rezultati kažejo, da trenutne panoptične metode še niso dovolj močne, da bi učinkovito naslovile vse probleme detekcije ovir na vodi.
 

Kako so rezultati uporabni v praksi? 
Zbirka, ki smo jo objavili v okviru tega dela, je prva panoptična zbirka na tem področju. Upamo, da bo odprla nova raziskovalna vprašanja in premaknila celotno področje naprej. Poleg tega, po začetnih testih kaže, da so nekatere segmentacijske metode, učene na zbirki LaRS, že precej zanesljive in dovolj robustne tudi za morebitno praktično uporabo v pravih plovilih.

Kaj si želiš početi po študiju?
Po študiju bi rad s svojim znanjem računalniškega vida in strojnega učenja reševal praktične in aktualne probleme. Menim, da je še veliko področij, ki jih lahko strojno učenje in računalniški vid bistveno obogatita in rad bi svoje delo posvetil iskanju takih priložnosti.

Kaj bi svetoval vsem, ki se odločajo o nadaljevanju študija na FRI na doktorski ravni?
Predvsem bi svetoval, da si previdno izberejo svojega mentorja. Večino doktorskega študija namreč predstavlja samostojno raziskovalno delo in glavni dejavnik pri tem, koliko imaš od samega doktorata, je to, koliko se lahko naučiš od svojega mentorja in ekipe, s katero sodeluješ. Sam sem zelo hvaležen, da sem del tako dobre ekipe.

---

Tudi vas zanima raziskovanje? Vabljeni, da se nam pridružite na Informativnem dnevu za doktorski študijski program Računalništvo in informatika, ki bo v sredo, 3. aprila 2024, ob 16.00 v predavalnici 19, Fakultete za računalništvo in informatiko,Večna pot 113, Ljubljana.