Foveated Path Tracing with Fast Reconstruction and Efficient Sample Distribution

Polunseuranta on tietokonegrafiikan piirtotekniikka, jota on käytetty pääasiassa ei-reaaliaikaisen realistisen piirron tekemiseen. Polunseuranta tukee luonnostaan monia muilla tekniikoilla vaikeasti saavutettavia todellisen valon ilmiöitä kuten heijastuksia ja taittumista. Reaaliaikainen polunseuranta on hankalaa polunseurannan suuren laskentavaatimuksen takia. Siksi nykyiset reaaliaikaiset polunseurantasysteemi tuottavat erittäin kohinaisia kuvia, jotka tyypillisesti suodatetaan jälkikäsittelykohinanpoisto-suodattimilla. Erittäin immersiivisiä käyttäjäkokemuksia voitaisiin luoda polunseurannalla, joka täyttäisi laajennetun todellisuuden vaatimukset suuresta resoluutiosta riittävän matalassa vasteajassa. Yksi mahdollinen ratkaisu näiden vaatimusten täyttämiseen voisi olla katsekeskeinen polunseuranta, jossa piirron resoluutiota vähennetään katseen reunoilla. Tämän johdosta piirron laatu on katseen reunoilla sekä harvaa että kohinaista, mikä asettaa suuren roolin lopullisen kuvan koostavalle suodattimelle. Tässä työssä esitellään ensimmäinen reaaliajassa toimiva regressionsuodatin. Suodatin on suunniteltu kohinaisille kuville, joissa on yksi polunseurantanäyte pikseliä kohden. Nopea suoritus saavutetaan tiileissä käsittelemällä ja nopealla sovituksen toteutuksella. Lisäksi työssä esitellään Visual-Polar koordinaattiavaruus, joka jakaa polunseurantanäytteet siten, että niiden jakauma seuraa silmän herkkyysmallia. Visual-Polar-avaruuden etu muihin tekniikoiden nähden on että se vähentää työmäärää sekä polunseurannassa että suotimessa. Nämä tekniikat esittelevät toimivan prototyypin katsekeskeisestä polunseurannasta, ja saattavat toimia tienraivaajina laajamittaiselle realistisen reaaliaikaisen polunseurannan käyttöönotolle.Photo-realistic offline rendering is currently done with path tracing, because it naturally produces many real-life light effects such as reflections, refractions and caustics. These effects are hard to achieve with other rendering techniques. However, path tracing in real time is complicated due to its high computational demand. Therefore, current real-time path tracing systems can only generate very noisy estimate of the final frame, which is then denoised with a post-processing reconstruction filter. A path tracing-based rendering system capable of filling the high resolution in the low latency requirements of mixed reality devices would generate a very immersive user experience. One possible solution for fulfilling these requirements could be foveated path tracing, wherein the rendering resolution is reduced in the periphery of the human visual system. The key challenge is that the foveated path tracing in the periphery is both sparse and noisy, placing high demands on the reconstruction filter. This thesis proposes the first regression-based reconstruction filter for path tracing that runs in real time. The filter is designed for highly noisy one sample per pixel inputs. The fast execution is accomplished with blockwise processing and fast implementation of the regression. In addition, a novel Visual-Polar coordinate space which distributes the samples according to the contrast sensitivity model of the human visual system is proposed. The specialty of Visual-Polar space is that it reduces both path tracing and reconstruction work because both of them can be done with smaller resolution. These techniques enable a working prototype of a foveated path tracing system and may work as a stepping stone towards wider commercial adoption of photo-realistic real-time path tracing

Software-Based Ray Tracing for Mobile Devices

Ray tracing is a way to produce realistic images of three dimensional virtual scenes. It scales more to the number of pixels in the image than to the amount of details in the scene. This makes it an interesting application for mobile systems, which in general have smaller screens. Modern high-performance ray tracing depends on special acceleration data structures such as bounding volume hierarchies. Compressing the size of the bounding volume hierarchy leads to smaller memory bandwidth usage. This should be especially beneficial for mobile systems, which in general have smaller memory bandwidth. Compression also reduces cache misses and memory usage. Unfortunately, compression reduces the quality of the data structure, leading the ray traversal into unnecessary computations. In addition, compression increases the amount of work which needs to be carried out in the performance critical inner loop. The previous work on bounding volume hierarchy compression concentrates on inferring some of the coordinates from other coordinates or using different integer precisions. This thesis concentrates on using half-precision floating-point numbers, which have potential due to their greater dynamic range. If the halfs are too inaccurate for use as plain world coordinates, they can be used with hierarchical encoding. This restores the quality of the data structure back to original, but it requires even more work in the inner loop. Halfs reduce the whole memory usage by 7% and cache misses by 16%. Furthermore, they reduce power usage by 1.7%. The halfs’ effect on the performance is heavily dependent on the targeted hardware’s support for them. If decompression of the halfs is too slow, they will have a negative impact. Compared to integers, halfs have better performance in the so-called teapot-in-a-stadium problem

Selvitys julkisen oikeusavun tulorajojen vaikutuksista

Hankkeessa tuotettiin tietoa oikeusavun tulorajojen vaikutuksista. Oikeusapuasiakkaista noin 75 % näytti saavan oikeusapua maksutta. Hankkeessa laskettiin eri tuloluokkien korotettujen tulorajojen vaikutusta oikeusapua saavien määrään ja valtion talouteen. Tulorajojen nosto lisäisi oikeusapua maksutta saavien määrää 20,7 %:sta 22,7–42,9 %:iin riippuen valituista tulorajoista. Se pienentäisi niiden henkilöiden osuutta, jotka nykyisillä tulorajoilla eivät ole oikeutettuja taloudellisen asemansa puolesta julkiseen oikeusapuun. Tulorajojen korottaminen lisäisi valtion menoja tulorajoista riippuen noin 5,1–25,1 miljoonalla eurolla vuodessa. Jos oikeusavun hakijalla on oikeusturvavakuutus, oikeusapua ei pääsääntöisesti myönnetä. Noin 91 %:lla oikeusapua saavista henkilöistä ei ollut oikeusturvavakuutusta. Hankkeessa haastatellut oikeudenkäyntiavustajat ja asianajajat katsoivat, että tulorajojen ja omavastuun laskemisen käytänteet pitäisi päivittää nykypäivään ja tulorajoja tulisi nostaa erityisesti kokonaan maksuttoman oikeusavun osalta. Lisäksi oikeusavun piiriin kuuluvien asioiden soveltamisalaa tulisi laajentaa.Tämä julkaisu on toteutettu osana valtioneuvoston selvitys- ja tutkimussuunnitelman toimeenpanoa. (tietokayttoon.fi) Julkaisun sisällöstä vastaavat tiedon tuottajat, eikä tekstisisältö välttämättä edusta valtioneuvoston näkemystä

Randomized controlled trial comparing pit crew resuscitation model against standard advanced life support training

Objectives Pit crew models are designed to improve teamwork in critical medical situations, like advanced life support (ALS). We investigated if a pit crew model training improves performance assessment and ALS skills retention when compared to standard ALS education. Methods This was a prospective, blinded, randomized, and controlled, parallel-group trial. We recruited students to 4-person resuscitation teams. We video recorded simulated ALS-situations after the ALS education and after 6-month follow-up. We analyzed technical skills (TS) and non-technical skills (NTS) demonstrated in them with an instrument measuring TS and NTS, and used a linear mixed model to model the difference between the groups in the TS and NTS. Another linear model was used to explore the difference between the groups in hands-on ratio and hands-free time. The difference in the total assessment score was analyzed with the Mann-Whitney U-test. The primary outcome was the difference in the total assessment score between the groups at follow-up. ALS skills were considered to be a secondary outcome. Results Twenty-six teams underwent randomization. Twenty-two teams received the allocated education. Fifteen teams were evaluated at 6-month follow-up: 7 in the intervention group and 8 in the control group. At 6-month follow-up, the median (Q(1)-Q(3)) total assessment score for the control group was 6.5 (6-8) and 7 (6.25-8) for the intervention group but the difference was not significant (U = 133, P = 0.373). The intervention group performed better in terms of chest compression quality (interaction term, beta 3 = 0.23; 95% confidence interval, 0.01-0.50; P = 0.043) at follow-up. Conclusion We found no difference in overall performance between the study arms. However, trends indicate that the pit crew model may help to retain ALS skills in different areas like chest compression quality.</p

Foveated Path Tracing with Fast Reconstruction and Efficient Sample Distribution

Polunseuranta on tietokonegrafiikan piirtotekniikka, jota on käytetty pääasiassa ei-reaaliaikaisen realistisen piirron tekemiseen. Polunseuranta tukee luonnostaan monia muilla tekniikoilla vaikeasti saavutettavia todellisen valon ilmiöitä kuten heijastuksia ja taittumista. Reaaliaikainen polunseuranta on hankalaa polunseurannan suuren laskentavaatimuksen takia. Siksi nykyiset reaaliaikaiset polunseurantasysteemi tuottavat erittäin kohinaisia kuvia, jotka tyypillisesti suodatetaan jälkikäsittelykohinanpoisto-suodattimilla. Erittäin immersiivisiä käyttäjäkokemuksia voitaisiin luoda polunseurannalla, joka täyttäisi laajennetun todellisuuden vaatimukset suuresta resoluutiosta riittävän matalassa vasteajassa. Yksi mahdollinen ratkaisu näiden vaatimusten täyttämiseen voisi olla katsekeskeinen polunseuranta, jossa piirron resoluutiota vähennetään katseen reunoilla. Tämän johdosta piirron laatu on katseen reunoilla sekä harvaa että kohinaista, mikä asettaa suuren roolin lopullisen kuvan koostavalle suodattimelle. Tässä työssä esitellään ensimmäinen reaaliajassa toimiva regressionsuodatin. Suodatin on suunniteltu kohinaisille kuville, joissa on yksi polunseurantanäyte pikseliä kohden. Nopea suoritus saavutetaan tiileissä käsittelemällä ja nopealla sovituksen toteutuksella. Lisäksi työssä esitellään Visual-Polar koordinaattiavaruus, joka jakaa polunseurantanäytteet siten, että niiden jakauma seuraa silmän herkkyysmallia. Visual-Polar-avaruuden etu muihin tekniikoiden nähden on että se vähentää työmäärää sekä polunseurannassa että suotimessa. Nämä tekniikat esittelevät toimivan prototyypin katsekeskeisestä polunseurannasta, ja saattavat toimia tienraivaajina laajamittaiselle realistisen reaaliaikaisen polunseurannan käyttöönotolle.Photo-realistic offline rendering is currently done with path tracing, because it naturally produces many real-life light effects such as reflections, refractions and caustics. These effects are hard to achieve with other rendering techniques. However, path tracing in real time is complicated due to its high computational demand. Therefore, current real-time path tracing systems can only generate very noisy estimate of the final frame, which is then denoised with a post-processing reconstruction filter. A path tracing-based rendering system capable of filling the high resolution in the low latency requirements of mixed reality devices would generate a very immersive user experience. One possible solution for fulfilling these requirements could be foveated path tracing, wherein the rendering resolution is reduced in the periphery of the human visual system. The key challenge is that the foveated path tracing in the periphery is both sparse and noisy, placing high demands on the reconstruction filter. This thesis proposes the first regression-based reconstruction filter for path tracing that runs in real time. The filter is designed for highly noisy one sample per pixel inputs. The fast execution is accomplished with blockwise processing and fast implementation of the regression. In addition, a novel Visual-Polar coordinate space which distributes the samples according to the contrast sensitivity model of the human visual system is proposed. The specialty of Visual-Polar space is that it reduces both path tracing and reconstruction work because both of them can be done with smaller resolution. These techniques enable a working prototype of a foveated path tracing system and may work as a stepping stone towards wider commercial adoption of photo-realistic real-time path tracing

Micromobilityns utmaningar och dess påverkningar på verksamheten i Finland

Micromobility är ett högaktuellt ämne i världen och Finland för tillfället. Elsparkbrädor och företag som hyr ut dem är för tillfället en av de snabbast växande branscherna i världen och därmed ett intressant område att undersöka. Detta examensarbete kommer att behandla utmaningar kring elsparkbrädorna, företagen bakom dem samt den logistiska sidan av verksamheten. Branschen är så ny att det inte ännu finns många skriftliga källor tillgängliga om ämnet, därför har skribenten intervjuat olika personer som har relevanta arbetsuppgifter inom området. Fokuset på arbetet ligger i Finland, därför används finländska nyhetsartiklar som grund för intervjuernas frågor. I Finland finns för tillfället fyra företag som aktivt driver verksamhet inom branschen; Voi, Tier, Lime och Hoop. Av dessa är Tier och Voi aktiva i Helsingfors, Åbo och Tammerfors medan resterande företagen har verksamhet enbart i Helsingfors. Hoop är än så länge det enda finska företaget på marknaden. Målsättningen med elsparkbrädorna är att erbjuda komplettering till den redan befintliga kollektiva trafiken och vid vissa kortare sträckor kanske till och med fungera som en ersättning till den. Den typiskt åkta sträckan på en elsparkbräda är ungefär tio minuter eller lite på en kilometer främst i stadsmiljö. Detta innebär ett till fordon på gatorna som för med sig en variation av utmaningar som den nya branschen bör hantera för att kunna vara framgångsrik och få ett allt starkare fotfäste på marknaden. Målet med detta examensarbete är att hitta utmaningarna och se vad företagen gör för att minimera påverkningarna av dessa

Machine Learning Is the Solution Also for Foveated Path Tracing Reconstruction

Real-time photorealistic rendering requires a lot of computational power. Foveated rendering reduces the work by focusing the effort to where the user is looking, but the very sparse sampling in the periphery requires fast reconstruction algorithms with good quality. The problem is even more complicated in the field of foveated path tracing where the sparse samples are also noisy. In this position paper we argue that machine learning and data-driven methods play an important role in the future of real-time foveated rendering. In order to show initial proofs to support this opinion, we propose a preliminary machine learning based method which is able to improve the reconstruction quality of foveated path traced image by using spatio-temporal input data. Moreover, the method is able to run in the same reduced foveated resolution as the path tracing setup. The reconstruction using the preliminary network is about 2.9ms per 658 × 960 frame on a GeForce RTX 2080 Ti GPU.publishedVersionPeer reviewe

Reducing Computational Complexity of Real-Time Stereoscopic Ray Tracing with Spatiotemporal Sample Reprojection

Sample reprojection is a computationally inexpensive way of increasing the quality of real-time ray tracing, where the number of samples that can be traced per pixel within the time budget is limited often to just one. Stereoscopic rendering further doubles the amount of rays to be traced, although it exhibits significant correlation not only temporally between frames, but also spatially between the viewpoints of the two eyes. We explore various reprojection schemes taking advantage of these correlations, and propose to quantify their contributions on the improved quality in terms of effective sample per pixel counts. We validate that sample reprojection is an effective way of reducing the computational complexity of real-time stereoscopic ray tracing, bringing potential benefits especially to lower-end devices.acceptedVersionPeer reviewe

Fast Hardware Construction and Refitting of Quantized Bounding Volume Hierarchies

There is recent interest in GPU architectures designed to accelerate ray tracing, especially on mobile systems with limited memory bandwidth. A promising recent approach is to store and traverse Bounding Volume Hierarchies (BVHs), used to accelerate ray tracing, in low arithmetic precision. However, so far there is no research on refitting or construction of such compressed BVHs, which is necessary for any scenes with dynamic content. We find that in a hardware-accelerated tree update, significant memory traffic and runtime savings are available from streaming, bottom-up compression. Novel algorithmic techniques of modulo encoding and treelet-based compression are proposed to reduce backtracking inherent in bottom-up compression. Together, these techniques reduce backtracking to a small fraction. Compared to a separate top-down compression pass, streaming bottom-up compression with the proposed optimizations saves on average 42% of memory accesses for LBVH construction and 56% for refitting of compressed BVHs, over 16 test scenes. In architectural simulation, the proposed streaming compression reduces LBVH runtime by 20% compared to a single-precision build, and 41% compared to a single-precision build followed by top-down compression. Since memory traffic dominates the energy cost of refitting and LBVH construction, energy consumption is expected to fall by a similar fraction.submittedVersionPeer reviewe