PROJECTIVE VOLUME RENDERING BY EXCLUDING OCCLUDED VOXELS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In volume rendering, an important issue in acceleration is to reduce the calculations for occluded voxels. Although this issue has been addressed in the ray casting approach, it is difficult to apply the idea to the projection approach due to uncertain termination conditions. In this paper, we propose a new method to effectively address the exclusion problem in the projection approach, so the rendering process can be accelerated without impairing the rendered image quality. In the rendering process, this new method employs the dynamic screen technique to manage the pixels whose accumulated opacity has not reached 1.0. A ray-cast link at each pixel is set up to record the rendered voxels for the corresponding ray cast from the pixel to intersect. According to the rendered voxels covering the pixels whose accumulated opacity value is below 1.0, visible voxels are selected to render from front to back by the neighboring relationship between the rendered voxels and the voxels to be rendered. Thus, the occluded voxels are dynamically excluded from the loading and rendering processes accurately. Our proposed method can be in general applied to both parallel and perspective projections, using regular and irregular volume datasets. Our experimental results showed that the proposed method can significantly accelerate volume rendering if the data volume has a high percentage of occluded voxels. This method can also perform fairly efficiently for the expensive shading calculations if requested in volume rendering.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle