申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2024-01-18

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117857823A

主分类号：H04N19/96

分类号：H04N19/96;H04N19/176;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及一种高效的多尺度CTU分区网络架构，属于视频编码领域。该网络架构包括一级预测结构、二级预测结构以及三级预测结构，其中，一级预测结构用于预测64×64CU是否需要划分，二级预测结构用于预测32×32CU是否需要划分；三级预测结构用于预测16×16CU是否需要划分；三级预测结构中包括多尺度特征提取层、深层特征提取层以及CU分区预测输出层，二级预测结构和一级预测结构中同样包括深层特征提取层以及CU分区预测输出层，而二级预测结构中是双尺度特征提取层，一级预测结构中是单尺度特征提取层。本发明对不同尺寸下CU的图像特征信息的提取，进而实现更加准确的CTU分区预测，从而降低HEVC的编码复杂度。

主权项：1.一种高效的多尺度CTU分区网络架构，其特征在于：其包括一级预测结构、二级预测结构以及三级预测结构，其中，所述一级预测结构用于预测64×64CU是否需要划分，所述二级预测结构用于预测32×32CU是否需要划分；所述三级预测结构用于预测16×16CU是否需要划分；所述一级预测结构中包括单尺度特征提取层、深层特征提取层以及CU分区预测输出层，其中，所述单尺度特征提取层对应输入64×64CU；所述二级预测结构中包括双尺度特征提取层、深层特征提取层以及CU分区预测输出层，其中，所述双尺度特征包括第一层和第二层，第一层对应输入64×64CU，第二层对应输入32×32CU；所述三级预测结构中包括多尺度特征提取层、深层特征提取层以及CU分区预测输出层，其中，所述多尺度特征包括第一层、第二层以及第三层，第一层对应输入64×64CU，第二层对应输入32×32CU；第三层对应输入16×16CU。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 一种高效的多尺度CTU分区网络架构

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