資料介紹
為降低屏幕內(nèi)容編碼的計算復(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)計并訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)架構(gòu)以預(yù)測CTU深度范圍,考慮CTU分割特性,設(shè)計的CNN架構(gòu)運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)。在編碼時調(diào)用訓(xùn)練后的CNN模型預(yù)測CTU深度范圍,以減少不必要的深度遍歷。實驗結(jié)果表明,與SCM-8.0相比,該算法平均節(jié)省48.34%的編碼時間,碼率上升2.59%,有效降低了編碼的計算復(fù)雜度。
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