How octree-based hierarchical sampling optimization can improve data visualization?

Octree-based hierarchical sampling optimization can improve data visualization in the following ways:

• Адаптивный выбор разрешения. vcg.seas.harvard.edu Каждое узловое значение в октодере сопоставляется с набором блоков данных разных уровней разрешения. vcg.seas.harvard.edu Это позволяет эффективно и адаптивно выбирать и смешивать разрешения, адаптировать частоты выборки и компенсировать пропуски в кэше. vcg.seas.harvard.edu
• Снижение количества точек выборки и времени обучения. www.researchgate.net arxiv.org При этом точность модели не снижается. www.researchgate.net

Например, в методе HVOFusion с использованием гибридной воксельно-октодеревой структуры можно быстро и точно реконструировать 3D-сцены с реалистичными цветами. linnk.ai

Также octree-based hierarchical sampling optimization применяется в объёмном суперразрешении научных данных, что позволяет получать более высокую точность решения с меньшим количеством точек выборки. www.researchgate.net arxiv.org