一种基于深度学习的VVC帧内快速编码方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的VVC帧内快速编码方法，包括，在VVC编码过程中，获取亮度编码块及量化参数；将亮度编码块及量化参数输入到考虑非对称卷积和注意力感知的深度学习模型中，得到预测向量，以各划分模式为最优快速划分模式的预测概率作为预测向量中的元素；基于预测向量确定保留的划分模式；基于保留划分模式进行VVC帧内快速划分。与现有技术相比，本发明在VVC帧内快速编码过程中，大幅降低了编码复杂度，提高了算法的稳定性，保证了划分结果的准确性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的VVC帧内快速编码方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112702599A
申请号 ：
CN202011552183.X
公开（公告）日 ：
2021-04-23
申请日 ：
2020-12-24
授权号 ：
CN112702599B
授权日 ：
2022-05-20
发明人 ：
陈芬彭双邹文辉彭宗举崔鑫
申请人 ：
重庆理工大学
申请人地址 ：
重庆市巴南区李家沱红光大道69号
代理机构 ：
重庆博凯知识产权代理有限公司
代理人 ：
胡逸然
优先权 ：
CN202011552183.X
主分类号 ：
H04N19/124
IPC分类号 ：
H04N19/124 H04N19/159 H04N19/186 H04N19/50 H04N19/96 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-20 ：
授权
2021-05-11 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04N 19/124
申请日 : 20201224
申请日 : 20201224
2021-04-23 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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