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

• Адаптивный выбор разрешения. 1 Каждое узловое значение в октодере сопоставляется с набором блоков данных разных уровней разрешения. 1 Это позволяет эффективно и адаптивно выбирать и смешивать разрешения, адаптировать частоты выборки и компенсировать пропуски в кэше. 1
• Снижение количества точек выборки и времени обучения. 23 При этом точность модели не снижается. 2

Например, в методе HVOFusion с использованием гибридной воксельно-октодеревой структуры можно быстро и точно реконструировать 3D-сцены с реалистичными цветами. 4

Также octree-based hierarchical sampling optimization применяется в объёмном суперразрешении научных данных, что позволяет получать более высокую точность решения с меньшим количеством точек выборки. 23