Quality Issues of Hardware-Accelerated High-Quality Filtering on PC Graphics Hardware
Notice bibliographique
Résumé
This paper summarizes several quality issues of an approach for high-quality filtering with arbitrary filter kernels on\nPC graphics hardware that has been presented previously. Since this method uses multiple rendering passes, it is prone\nto precision and range problems related to the limited precision and range of intermediate computations and the color\nbuffer. This is especially crucial on consumer-level 3D graphics hardware, where usually only eight bits are stored\nper color component. We estimate the accumulated error of several error sources, such as filter kernel quantization\nand discretization, precision of intermediate computations, and precision and range of intermediate results stored in the\ncolor buffer. We also describe two approaches for improving precision at the expense of a higher number of rendering\npasses. The first approach preserves higher internal precision over multiple passes that are forced to store intermediate\nresults in the less-precise color buffer. The second approach employs hierarchical summation for attaining higher overall\nprecision by using the available number of bits in a hierarchical fashion. Additionally, we consider issues such as the\norder of rendering passes that is crucial for avoiding potential range problems, and a variant of hardware-accelerated\nhigh-quality filtering that is able to reduce the number of passes by four for filtering single-valued data, thus improving\nboth performance and precision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».