【摘 要】
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高效视频编码(HEVC)标准相对于H.264/AVC标准提升了压缩效率,但由于引入的编码单元四叉树划分结构也使得编码复杂度大幅度提升。对此,该文提出一种针对HEVC帧内编码模式下编码单元(CU)划分表征矢量预测的多层特征传递卷积神经网络(MLFT-CNN),大幅度降低了视频编码复杂度。首先,提出融合CU划分结构信息的降分辨率特征提取模块;其次,改进通道注意力机制以提升特征的纹理表达性能;再次,设计
【机 构】
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北京工业大学信息学部,先进信息网络北京实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672064),国家重点研发计划(2018YFF01010100),青海省基础研究计划(2020-ZJ-709)。
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高效视频编码(HEVC)标准相对于H.264/AVC标准提升了压缩效率,但由于引入的编码单元四叉树划分结构也使得编码复杂度大幅度提升。对此,该文提出一种针对HEVC帧内编码模式下编码单元(CU)划分表征矢量预测的多层特征传递卷积神经网络(MLFT-CNN),大幅度降低了视频编码复杂度。首先,提出融合CU划分结构信息的降分辨率特征提取模块;其次,改进通道注意力机制以提升特征的纹理表达性能;再次,设计特征传递机制,用高深度编码单元划分特征指导低深度编码单元的划分;最后建立分段特征表示的目标损失函数,训练
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