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一种屏幕内容编码帧内CTU深度范围预测快速算法
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2021-03-17
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为降低屏幕内容编码的计算复杂度，提岀一种基于深度学习的屏幕内容编码帧内CTU深度范围预测快速算法。将编码足够数量的屏幕内容视频帧序列作为训练数据，通过大量的训练数据统计CTU深度范围的分布，根据分布占比设置CTU类别标签。设计并训练卷积神经网络（CNN）架构以预测CTU深度范围，考虑CTU分割特性，设计的CNN架构运用三层不同大小的卷积核提取与CTU深度相关的特征，为CNN模型提供训练参数。在编码时调用训练后的CNN模型预测CTU深度范围，以减少不必要的深度遍历。实验结果表明，与SCM-8.0相比，该算法平均节省48.34%的编码时间，码率上升2.59%，有效降低了编码的计算复杂度。
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