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基于注意力-残差双特征流卷积神经网络的深度图帧内编码单元快速划分算法
《北京工业大学学报》2025年第5期539-551,共13页贾克斌 吴岳珩 
北京市自然科学基金资助项目(4212001)。
针对三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding,3D-HEVC)深度图编码单元(coding unit,CU)划分复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的算法来实现快速深度图帧内编码。...
关键词：三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding 3D-HEVC) 深度图 卷积神经网络(convolutional neural networks CNN) 编码单元(coding unit CU)划分 帧内编码 双特征流 
面向VVC帧内编码的快速CU划分和角度模式决策被引量：7
《光电子．激光》2021年第11期1171-1179,共9页卢嘉彬 彭宗举 束争杰 陈芬 叶庆卫 袁卓文 
国家自然科学基金(61771269);浙江省自然科学基金(LY20F010005);重庆市教委科学技术研究项目(KJZD-K202001105);宁波市自然科学基金(2019A610107);重庆理工大学科研启动基金(2020ZDZ029)资助项目。
多功能视频编码(versatile video coding,VVC)是最新的视频编码标准,与高效视频编码(high efficiency video coding,HEVC)相比进一步提高了压缩效率,但由于引入了包括二叉树和三叉树在内的多类树结构,同时帧内角度模式从35种增加到67种...
关键词：多功能视频编码 快速算法 编码单元(coding unit CU)划分 帧内角度模式 纹理特征 
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