Отзыв научного руководителя на бакалаврскую работу студента 4 курса кафедры информатики математико-механического факультета Румянцева В.Ф.  Использование методов машинного обучения для семантической классификации дорожной обстановки Бакалаврская работа Румянцева В.Ф. посвящена проблеме разделения изображения с камеры на транспортном средстве на отдельные объекты с определением их типа. Задача является актуальной, поскольку выделение и классификация объектов активно используются в различных задачах навигации, предотвращения столкновений и управления беспилотными транспортными средствами.  Целью работы был обзор существующих методов семантической классификации дорожной обстановки и их сравнение на открытых базах данных.  В работе достигнуты следующие результаты: •	Реализованы и обучены 3 нейросетевые модели SegNet, UNet, ENet; •	Рассмотрены открытые базы данных Cityscapes и CamVid; •	Проведено сравнение точности и скорости работы алгоритмов на рассмотренных базах данных; наилучшую точность и одновременно скорость продемонстрировал алгоритм Enet, который имеет наибольшую глубину сети с неоднородной структурой и наименьшее количество параметров.  Результаты имеют важное практическое значение для выбора метода семантической классификации дорожной обстановки при разработке беспилотных транспортных средств.  Работа имеет и недостатки: •	не представлены метрики классификации по отдельным классам; •	текст дипломной записки имеет некоторые стилистические недочеты.  Несмотря на недочеты, учитывая ценные практические результаты работы, считаю, что бакалаврская работа Румянцева В.Ф. заслуживает оценки - "ОТЛИЧНО".  к. ф.-м. н., ст. преп. кафедры информатики математико-механического факультета СПбГУ               	Салищев С. И. 15.05.2018