本发明提供一种基于深度神经网络加速的快速块分割编码方法和装置，在至少一种网络裁剪策略中选出一种网络裁剪策略，通过设置不同的权重参数的保留比例，得到不同复杂度的提前终止机制分层深度卷积神经网络模型；对不同的编码树单元中的编码单元分割采用不同复杂度的提前终止机制分层深度卷积神经网络模型进行预测，本发明实施例通过确定提前终止机制分层深度卷积神经网络模型各部分的计算复杂度，使其中最耗时的部分，即可训练层中的权重参数WP可以得到显著加速，并且通过联合优化时间复杂度和率‑失真性能，提出一种最优的提前终止机制分层深度卷积神经网络模型裁剪方法，并由此获得多种不同的加速模型，用于预测编码树单元划分。