Effiziente Spektralrekonstruktion durch simulationsbasiertes Deep Learning mit hierarchischer Datenaugmentierung
Ein Deep-Learning-basierter Ansatz namens Sim2Real, der die Herausforderungen der Rekonstruktion von Realwelt-Spektralsignalen unter Verwendung von nur simulierten Trainingsdaten adressiert, indem eine hierarchische Datenaugmentierung und eine speziell entwickelte Netzwerkarchitektur eingesetzt werden.
