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申请/专利权人：华南农业大学
摘要：本发明涉及视频编码技术领域领域，尤指一种基于Transformer和CNN结构的VVC的CU预测方法，其包括从公开数据集中获取VVC测试视频序列，使用VTM源码对测试视频序列进行编码并获取原始图像帧；从原始图像帧中提取32x32CU，构建32x32尺寸CU样本集；选择T‑CNN模型，利用样本集训练T‑CNN模型，通过训练好的T‑CNN模型预测CU分区模式，通过本发明可以避免传统的RDO蛮力搜索过程,大幅降低VVC帧内编码的计算复杂度,同时通过T‑CNN模型结构和阈值决策,保持较高的编码效率。
主权项：1.一种基于Transformer和CNN结构的VVC的CU预测方法，其特征在于，包括：从公开数据集中获取VVC测试视频序列，使用VTM源码对所述测试视频序列进行全帧内编码，从编码结果获取原始图像帧；从所述原始图像帧中提取CU分区数据和对应图像块，根据CU尺寸大小对CU进行分类,提取32x32尺寸CU，并构建32x32尺寸CU分区模式的样本集；选择融合深度学习模型和卷积神经网络的混合神经网络T-CNN模型，利用所述样本集训练所述T-CNN模型，通过训练好的所述T-CNN模型预测CU分区模式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 一种基于Transformer和CNN结构的VVC的CU预测方法
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