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為降低屏幕內(nèi)容編碼的計(jì)算復(fù)雜度，提岀一種基于深度學(xué)習(xí)的屏幕內(nèi)容編碼幀內(nèi)CTU深度范圍預(yù)測(cè)快速算法。將編碼足夠數(shù)量的屏幕內(nèi)容視頻幀序列作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)CTU深度范圍的分布，根據(jù)分布占比設(shè)置CTU類別標(biāo)簽。設(shè)計(jì)并訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）架構(gòu)以預(yù)測(cè)CTU深度范圍，考慮CTU分割特性，設(shè)計(jì)的CNN架構(gòu)運(yùn)用三層不同大小的卷積核提取與CTU深度相關(guān)的特征，為CNN模型提供訓(xùn)練參數(shù)。在編碼時(shí)調(diào)用訓(xùn)練后的CNN模型預(yù)測(cè)CTU深度范圍，以減少不必要的深度遍歷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與SCM-8.0相比，該算法平均節(jié)省48.34%的編碼時(shí)間，碼率上升2.59%，有效降低了編碼的計(jì)算復(fù)雜度。
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