Đề án được trình bày trong 3 chương, gồm: Chương 1: Cơ sở lý thuyết; Chương 2: Phân tích và xây dựng, huấn luyện mô hình; Chương 3: Thực nghiệm và đánh giá hệ thống. Đề án Nghiên cứu và ứng dụng SoftPatch: phát hiện dị thường không giám sát với dữ liệu nhiễu áp dụng cho các sản phẩm công nghiệp tập trung vào tìm hiểu, triển khai và tối ưu hóa phương pháp SoftPatch để phát hiện các lỗi sản phẩm trong môi trường sản xuất thực tế. Bên cạnh đó, đề tài cũng đề xuất cách thức xử lý dữ liệu nhiễu nhằm tăng cường hiệu suất của mô hình trong điều kiện công nghiệp thực tế. Trên cơ sở của các nghiên cứu liên quan, đề án đã nghiên cứu đã thành công trong việc triển khai mô hình SoftPatch trên ba bộ dữ liệu chuẩn là MVTecAD, BTAD và MVTec AD 2, đại diện cho các kịch bản phát hiện dị thường trong sản xuất công nghiệp. Các bước từ khảo sát dữ liệu, phân tích đặc điểm, cài đặt mô hình, đến huấn luyện và đánh giá hiệu suất đã được thực hiện một cách có hệ thống.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Bùi Văn Đĩnh, GVHD: Nguyễn Hoàng Tú
Thông tin nhan đề:	Nghiên cứu và ứng dụng SoftPatch: Phát hiện dị thường không giám sát với dữ liệu nhiễu áp dụng cho các sản phẩm công nghiệp
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Luận văn Thạc sĩ / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Mô tả vật lý:	77tr.
Năm xuất bản:	2025