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申请/专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
摘要：本发明实施例提供了一种编码模式确定方法和装置。该方法包括：获取视频数据以及使用第一编码模式对所述视频数据进行编码得到的编码数据的第一特征，所述第一特征与用于对所述视频数据进行编码的第一编码模式相关；根据所述视频数据，基于预设准则选择第二编码模式；将所述第一特征和所述第二编码模式组合为训练数据对机器学习模型进行训练，获得第一模型；以及基于所述第一模型对使用第三编码模式进行编码得到的编码数据的第三特征进行处理，以确定第四编码模式，所述第三特征与所述第三编码模式相关。
主权项：1.一种编码模式确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取视频数据以及使用第一编码模式对所述视频数据进行编码得到的编码数据的第一特征，所述第一特征与用于对所述视频数据进行编码的第一编码模式相关；其中，所述第一特征与编码时基于率失真代价准则判定出的最优编码模式具有相关性，所述第一特征包括当前编码块的模式信息，其中模式信息包括以下至少之一：宏块类型信息、帧间预测方向信息或运动向量估计精度信息；根据所述视频数据，从所述视频数据中提取第二特征，基于所述第二特征和预设准则选择第二编码模式；其中，所述预设准则为所述率失真代价准则，所述第二特征为现有编码模式决策方法中从所述视频数据中提取出的用于模式决策的特征，所述第二特征包括以下至少之一：所述当前编码块的运动信息、所述当前编码块的CU划分深度信息、所述当前编码块的周边块的运动信息、所述当前编码块的周边块的CU划分深度信息、所述当前编码块的参考图像的相同位置的编码块的周边块的运动信息、所述当前编码块的参考图像的相同位置的编码块的周边块的CU划分深度信息、编码过程外产生的纹理特征、编码过程外产生的全局运动信息；将所述第一特征和所述第二编码模式组合为训练数据对机器学习模型进行训练，获得第一模型；以及基于所述第一模型对使用第三编码模式进行编码得到的编码数据的第三特征进行处理，以确定第四编码模式，所述第三特征与所述第三编码模式相关，所述第三特征对应于待处理的所述编码数据，且所述第三特征的具体实现与所述第一特征类似。
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百度查询： 阿里巴巴集团控股有限公司 编码模式确定方法和装置
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