RAW 이미지 데이터셋의 부족한 크기와 다양성은 모델의 일반화 능력을 제한할 수 있습니다. 이를 극복하기 위해 데이터 증강 기술을 활용할 수 있습니다. 데이터 증강은 이미지를 회전, 반전, 크기 조정 등의 변환을 통해 새로운 학습 데이터를 생성하는 기술로, 모델이 다양한 상황에 대응할 수 있도록 도와줍니다. 또한 전이 학습(transfer learning)을 활용하여 기존 대규모 RGB 데이터셋으로 사전 훈련된 모델을 사용하고, RAW 이미지를 입력으로 제공함으로써 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.