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Intra mode prediction for H.266/FVC video coding based on convolutional neural network

机译:基于卷积神经网络的H.266 / FVC视频编码帧内模式预测

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摘要

The next-generation video compression standard H.266/Future Video Coding (FVC) provides high compression efficiency in terms of the cost of computing the optimal intra mode from 67 modes. We propose an intra mode prediction method based on a convolutional neural network (CNN). An input image set of 20 x 20 blocks is used to train the CNN; the CNN is used to predict the best classes of intra mode direction. The CNN architecture comprises two convolutional layers and a fully connected layer. Compared with the default fast search method in FVC, the proposed method can achieve a 0.033% decrease in Bjontegaard delta bit rate (BDBR) with only a slight increase in time. (c) 2020 Published by Elsevier Inc.
机译:下一代视频压缩标准H.266 /未来视频编码(FVC)在从67种模式计算最佳内部模式的成本方面提供了高压缩效率。我们提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的内部模式预测方法。输入图像集为20 x 20块培训CNN; CNN用于预测帧内模式方向的最佳类别。 CNN架构包括两个卷积层和完全连接的层。与FVC中的默认快速搜索方法相比,该方法可以在Bjontegaard Delta比特率(BDBR)下降0.033%,只有略微增加。 (c)2020由elsevier公司发布

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