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摘要
高效视频编码(HEVC)作为最新视频编码标准,有着非常高的压缩效率,但是由于各种新技术的提出,其编码复杂度也大大提高。复杂度对视频编码有着重要意义,低复杂度编码的研究非常必要。利用神经网络进行HEVC的分区预测为低复杂度编码提供了有效的解决方案。文中提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的组合网络架构来对帧间分区进行预测的方法,利用自建数据库对网络进行训练;文中设计了一种预搜索模块来建立训练数据库,仿真结果表明,神经网络的精度可达87%,利用该网络架构进行帧间预测可以实现52%～71%的复杂度节省。
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