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专利名称：基于深度学习和多特征融合的自适应CU拆分决策
方法
专利类型：发明专利
发明人：赵进超,张秋闻,王兆博,王祎菡,崔腾耀,赵永博,郭睿
骁,王晓,蒋斌,黄立勋,张伟伟,钱晓亮,吴庆岗,常化文,魏涛,孙丽君
申请号：CN202010201383.4申请日：20200320公开号：CN111429497A公开日：20200717
摘要：本发明提出了一种基于深度学习和多特征融合的自适应CU拆分决策方法，其步骤为：首先，利用标准偏差计算当前CU的纹理复杂度SD，再利用量化参数函数和深度函数构建阈值模型，将当前CU分为复杂CU和均匀CU；其次，如果复杂CU属于边缘CU，则利用基于多特征融合的CNN结构对复杂CU进行判断是否拆分；否则，利用基于自适应的CNN结构对复杂CU进行判断是否拆分。本发明将深度学习和多特征融合相结合，解决了编码复杂性的问题。基于多特征融合的CNN结构和基于自适应的CNN结构均可成功处理训练样本，避免计算所有与复杂CU的率失真RDO，从而降低了计算复杂度，节省了编码时间。
申请人：郑州轻工业大学
地址：450002 河南省郑州市金水区东风路5号
国籍：CN
代理机构：郑州优盾知识产权代理有限公司
代理人：张真真
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