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Partition Map-Based Fast Block Partitioning for VVC Inter Coding
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AI
DOI：10.1109/TMM.2025.3632639.png)
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摘要
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在多功能视频编码（VVC）的新技术中，四叉树嵌套多类型树（MTT）块结构通过提供更灵活的块分割模式实现了显著的编码增益。然而，VVC编码器中的递归分割搜索显著增加了编码器复杂度。为解决此问题，我们提出了一种基于分割图的方法，以追求快速帧间编码中的块分割。基于我们之前在帧内编码分割图方法上的工作，我们分析了VVC帧间编码的特点，并通过加入MTT掩码以实现早期终止来改进分割图。接着，我们开发了一个使用空间和时域特征的神经网络来预测分割图。它包含若干特殊设计，包括堆叠的自顶向下和自底向上处理、量化参数调制层以及分割自适应变形。此外，我们提出了一种双阈值决策方案，以在复杂度降低和率失真性能损失之间实现精细权衡。实验结果表明，所提方法在随机访问配置下实现了平均51.30%的编码时间节省，同时保持2.12%的Bjøntegaard-delta-bit-rate。
Keyword:
Block partitioning
convolutional neural network
inter coding
partition map
quadtree plus multi-type tree
versatile video coding
期刊
IF:
9.7
论文数:
4.6K
被引数:
2.4W
机构
引用论文
Configurable Fast Block Partitioning for VVC Intra Coding Using Light Gradient Boosting Machine
PREAI
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ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)
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PREAI
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