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采用轻量级卷积神经网络的H.266/通用视频编码跨分量预测
1
作者
邹承益
万帅
+1 位作者
朱志伟
尹宇杰
《西安交通大学学报》
北大核心
2025年第2期180-188,共9页
为提高新一代通用视频编码标准(H.266/VVC)中色度帧内预测的准确度,提出了采用轻量级卷积神经网络的跨分量预测方法。设计了亮度模块和边界模块,从亮度和色度参考样本中提取特征。设计了注意力模块,构建当前亮度参考样本和边界亮度参考...
为提高新一代通用视频编码标准(H.266/VVC)中色度帧内预测的准确度,提出了采用轻量级卷积神经网络的跨分量预测方法。设计了亮度模块和边界模块,从亮度和色度参考样本中提取特征。设计了注意力模块,构建当前亮度参考样本和边界亮度参考样本之间的空间关系,并应用于边界色度参考样本生成色度预测样本。为降低编解码复杂度,设计网络在二维完成特征融合和预测,优化了现有的同组参数处理不同块大小的训练策略。并且,引入宽度可变卷积,根据不同的块大小调整网络参数。实验结果表明:与H.266/VVC测试模型VTM18.0相比,所提网络在Y(亮度分量)、Cb(蓝色色度分量)、Cr(红色色度分量)上分别实现了0.30%、2.46%、2.25%的码率节省。与其他基于卷积神经网络的跨分量预测方法相比,有效地降低了网络参数和推理复杂度,分别节省了约10%的编码时间和19%的解码时间。
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关键词
通用视频编码
跨分量预测
轻量级
卷积
神经网络
注意力机制
宽度可变卷积
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题名
采用轻量级卷积神经网络的H.266/通用视频编码跨分量预测
1
作者
邹承益
万帅
朱志伟
尹宇杰
机构
西北工业大学电子信息学院
皇家墨尔本理工大学工程学院
出处
《西安交通大学学报》
北大核心
2025年第2期180-188,共9页
基金
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2024JC-YBMS-463)
TCL科技创新基金资助项目。
文摘
为提高新一代通用视频编码标准(H.266/VVC)中色度帧内预测的准确度,提出了采用轻量级卷积神经网络的跨分量预测方法。设计了亮度模块和边界模块,从亮度和色度参考样本中提取特征。设计了注意力模块,构建当前亮度参考样本和边界亮度参考样本之间的空间关系,并应用于边界色度参考样本生成色度预测样本。为降低编解码复杂度,设计网络在二维完成特征融合和预测,优化了现有的同组参数处理不同块大小的训练策略。并且,引入宽度可变卷积,根据不同的块大小调整网络参数。实验结果表明:与H.266/VVC测试模型VTM18.0相比,所提网络在Y(亮度分量)、Cb(蓝色色度分量)、Cr(红色色度分量)上分别实现了0.30%、2.46%、2.25%的码率节省。与其他基于卷积神经网络的跨分量预测方法相比,有效地降低了网络参数和推理复杂度,分别节省了约10%的编码时间和19%的解码时间。
关键词
通用视频编码
跨分量预测
轻量级
卷积
神经网络
注意力机制
宽度可变卷积
Keywords
versatile video coding
cross-component prediction
lightweight convolutional neural network
attention mechanism
slimmable convolution
分类号
TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用轻量级卷积神经网络的H.266/通用视频编码跨分量预测
邹承益
万帅
朱志伟
尹宇杰
《西安交通大学学报》
北大核心
2025
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