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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011552183.X | 专利名称: | 一种基于深度学习的C帧内快速编码方法 |
申请日: | 2020-12-24 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04N19/124搜分类 视频搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |