VVC帧内编码深度分区CNN

用两级卷积网络分别预测CU编码深度与分区类型，在几乎不损失编码质量的前提下提前终止不必要的递归分区搜索，大幅降低VVC编码计算复杂度。

Xu, Li · Zongju, Peng · 陈芬 · Hai, Xiang · 刘琼

IEEE Transactions on Consumer Electronics 2025

参数信息

编码时间降低

38.86–59.69 %

Bjontegaard Delta Bit-Rate增加

0.47–1.50 %

技术优势

编码时间降近六成

通过提前终止RDO过程，避免对不必要分区的递归搜索，从而大幅缩短编码时间。

失真几乎不变

在显著降低复杂度的同时，Bjontegaard Delta Bit-Rate仅增加0.47%–1.50%，编码质量损失可忽略。

单次推理拿全划分

使用P-CNN和划分决策算法，通过一次推理即可提取32×32 CU及其子CU的边界特征，完成所有划分决策。

应用场景

• 视频编码优化：将VVC编码器的递归划分搜索替换为CNN预测，直接降低计算复杂度。
• 低复杂度编码器：大幅缩短编码时间，使复杂VVC编码在计算资源受限设备上可行。
• 实时视频传输：加速帧内编码，满足实时视频传输对低延迟编码的需求。