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题名基于深度残差网络的VP9超级块快速划分算法
被引量:1
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作者
黄永铖
宋利
解蓉
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机构
上海交通大学图像通信与网络工程研究所
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出处
《电视技术》
2019年第8期10-14,45,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61671296)
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文摘
VP9和HEVC同属新一代高效视频编码标准,因为代码开源且无需专利授权费的优势,在编码领域中受到了越来越多的关注与使用。在VP9的编码过程中,由于需要对超级块遍历所有划分的情况进行编码,耗费大量的时间在各种划分模式中进行编码,占用了大量的复杂度。本文提出一种基于深度残差网络的VP9超级块划分算法,针对VP9中超级块划分的过程进行快速预测,从而规避其递归计算最优划分结构的过程,实现了VP9超级块的快速划分。该算法通过建立一个级联的残差网络完成特征的提取,然后使用三层分类器来预测VP9的超级块划分。实验结果表明,与传统的基于率失真优化的超级块划分算法相比,文中提出的VP9超级块划分算法平均节省了65.16%的时间,同时只平均增加2.28%的码率。
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关键词
快速视频编码
VP9
超级块划分
卷积神经网络
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Keywords
fast video encoding
VP9
superblock partition
convolutional neural network
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分类号
TN919.81
[电子电信—通信与信息系统]
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