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A VVC Intra-Coding Acceleration Method Combining CNN Prediction and Adaptive Pruning
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AI
DOI：10.3390/electronics15081746.png)
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摘要
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最新H266/VVC标准因其卓越的压缩效率而备受赞誉。然而，其极高的计算复杂度已成为VVC适配产业生态系统的障碍，同时也增加了硬件设计难度和应用成本。为解决此问题，我们设计了一种基于神经网络的帧内编码方案，该方案包括三部分：首先，我们设计了基于神经网络的逆向预测算法，该算法独有地利用CNN对低层块的预测结果来确定高层块的QTMT分割，巧妙解决了现有模型对复杂VVC分割模式的适应性难题——这一决策逻辑尚未被充分探索。其次，我们设计了剪枝算法，首次将BT分割的实时RDO成本与TT分割方向动态耦合，实现自适应决策。最后，我们设计了复杂度预筛选模块。基于分析CU纹理是否平滑，该模块为VVC中引入的非正方形CU设计了四组自适应阈值，这些阈值可根据CU尺寸动态调整局部和全局阈值，实现尺寸敏感的纹理评估以判定当前块是否需要进一步分割。实验结果表明，与传统的VTM4.0相比，我们的方法将平均编码时间降低了49.21%，而BD-BR增加1.61%，BD-PSNR下降0.06 dB，充分展示了其优越性和性能平衡。
Keyword:
intra-frame encoding
low complexity
reverse prediction algorithm
pruning algorithm
期刊
IF:
2.6
论文数:
1.0W
被引数:
4.7W
机构
引用论文
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