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Random Forest Based Fast MTS Algorithm for VVC Encoder
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AI
DOI：10.1007/978-981-96-7238-7_23.png)
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摘要
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新一代视频编码标准Versatile Video Coding（VVC/H.266）引入了多种新的编码技术。其中，多变换选择（MTS）旨在提高编码器中的变换编码效率。然而，MTS增加了编码复杂度。本文提出了一种基于人工智能的新型轻量级方法，利用机器学习（特别是随机森林算法）来简化VVC中的MTS。我们的方法简化了VVC模块中的变换选择，替代了原有的复杂流程。实验结果表明，在QP 32的随机访问配置下，使用VVC参考软件VTM-14进行测试时，我们的算法将变换编码时间减少了39.44%，整体编码器时间减少了9%，比特率仅增加了1.6%，相比标准方法。
Keyword:
H.266/VVC
Transform coding
MTS
Random Forest
期刊
机构
引用论文
Developments in International Video Coding Standardization After AVC, With an Overview of Versatile Video Coding (VVC).png)
PROCEEDINGS OF THE IEEE
OAAI
PROCEEDINGS OF THE IEEEIF25.9
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