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提出了一种结合深度学习方法的GRU神经网络模型;通过采用CNN和GRU神经网络结构,将连续若干帧的CTU图像信息依次通过CNN和GRU结构中,训练学习视频空间和时间内容相关性,预测每一帧的编码单元分割结果;通过对基本视频测试序列压缩的实验验证和对比表明,提出的方法大多能有效降低编解码复杂率。
基于H.265编码复杂度的优化模型算法
【摘 要】
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提出了一种结合深度学习方法的GRU神经网络模型;通过采用CNN和GRU神经网络结构,将连续若干帧的CTU图像信息依次通过CNN和GRU结构中,训练学习视频空间和时间内容相关性,预测每
【机 构】
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北方自动控制技术研究所
【出 处】
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兵器装备工程学报
【发表日期】
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2019年5期
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