Learned Design of a Compressive Hyperspectral Imager for Remote Sensing by a Physics-Constrained Autoencoder
Designing and optimizing systems by end-to-end deep learning is a recently emerging field. We present a novel physics-constrained autoencoder (PyCAE) for the design and optimization of a physically realizable sensing model. As a case study, we design a compressive hyperspectral imaging system for re...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Remote sensing (Basel, Switzerland) Ročník 14; číslo 15; s. 3766 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Basel
MDPI AG
01.08.2022
|
| Témata: | |
| ISSN: | 2072-4292, 2072-4292 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!