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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明属于视频编码领域，具体涉及一种适用于VVCSCC的快速编码模式决策方法，包括：将视频帧亮度分量分割成不同大小的子块并分为四组；对四组CU分别设计四种基于卷积神经网络的模式分类器，并设计损失函数进行训练；通过训练后的模式分类器并行预测每个子块的编码模式概率；对每个子块的编码模式概率进行排序，从大到小选择前n个模式的概率并求和，当所选模式的概率和大于设定阈值时，停止选择，得到最优编码模式。本发明针对VVC复杂的划分结构进行了优化，通过使用卷积神经网络，实现了对编码单元CU的模式快速预测，能够有效地跳过不可能的模式，显著减少了不必要的模式检查，从而大幅提高了编码速度。
主权项：1.一种适用于VVCSCC的快速编码模式决策方法，其特征在于，包括：S1：在VTM编码器每帧图像编码开始阶段，将视频帧亮度分量分割成尺寸大小32x32、32x16、32x8、32x4的四组CU；S2：对四组CU分别设计四种基于卷积神经网络的模式分类器，并设计损失函数对基于卷积神经网络的模式分类器进行训练；S3：通过训练后的模式分类器并行预测每个子块的编码模式分布，得到每个子块的编码模式概率；S4：对每个子块的编码模式概率进行排序，从大到小选择前n个模式的概率并计算前n个模式的概率和s，当所选模式的概率和s大于设定阈值T时，停止选择，得到最优编码模式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种适用于VVC SCC的快速编码模式决策方法
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