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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
1
作者
贾克斌
吴岳珩
《北京工业大学学报》
北大核心
2025年第5期539-551,共13页
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。...
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。首先,提出一种具有3个分支的注意力-残差双特征流卷积神经网络(attention-residual bi-feature stream convolutional neural networks,ARBS-CNN)模型,其中基于残差模块(residual module,RM)和特征蒸馏(feature distill,FD)模块的2个分支用于提取全局图像特征,基于动态模块(dynamic module,DM)和卷积-卷积块注意力模块(convolutional-convolutional block attention module,Conv-CBAM)的分支用于提取局部图像特征;然后,将提取到的特征进行整合并输出,得到对深度图CU划分结构的预测;最后,将ARBS-CNN嵌入到3D-HEVC测试平台中,利用预测结果加速深度图帧内编码。与原始算法相比,提出的算法能在维持率失真性能几乎不受影响的条件下,平均减少74.2%的编码时间。实验结果表明,该算法能够在保持率失真性能的条件下,有效降低3D-HEVC的编码复杂度。
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关键词
三维高效视频编码(
three-dimensional
high
effic
iency
video
coding
3
d-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
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题名
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
1
作者
贾克斌
吴岳珩
机构
北京工业大学信息学部
先进信息网络北京实验室
北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室
出处
《北京工业大学学报》
北大核心
2025年第5期539-551,共13页
基金
北京市自然科学基金资助项目(4212001)。
文摘
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。首先,提出一种具有3个分支的注意力-残差双特征流卷积神经网络(attention-residual bi-feature stream convolutional neural networks,ARBS-CNN)模型,其中基于残差模块(residual module,RM)和特征蒸馏(feature distill,FD)模块的2个分支用于提取全局图像特征,基于动态模块(dynamic module,DM)和卷积-卷积块注意力模块(convolutional-convolutional block attention module,Conv-CBAM)的分支用于提取局部图像特征;然后,将提取到的特征进行整合并输出,得到对深度图CU划分结构的预测;最后,将ARBS-CNN嵌入到3D-HEVC测试平台中,利用预测结果加速深度图帧内编码。与原始算法相比,提出的算法能在维持率失真性能几乎不受影响的条件下,平均减少74.2%的编码时间。实验结果表明,该算法能够在保持率失真性能的条件下,有效降低3D-HEVC的编码复杂度。
关键词
三维高效视频编码(
three-dimensional
high
effic
iency
video
coding
3
d-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
Keywords
three-dimensional
high
effic
iency
video
coding
(3
d-hevc
)
depth map
convolutional neural networks(CNN)
coding
unit(CU)partition
intra
coding
bi-feature stream
分类号
TN919.81 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
贾克斌
吴岳珩
《北京工业大学学报》
北大核心
2025
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