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作者：沈玉志;金雪莹;李天一;
单位：辽宁工程技术大学工商管理学院;北京航空航天大学电子信息工程学院;
摘要：为降低高效率视频编码（HEVC）的计算复杂度，提出一种基于深度学习的复杂度优化方法。构建大规模编码单元（CU）划分数据库，为算法设计和神经网络训练提供数据基础；设计一种适用于HEVC的CU划分图模型，高效表征多个邻近CU的划分模式；在此基础上，提出一种基于稠密网络的分层卷积神经网络结构，准确预测HEVC中的三级CU划分结果。实验结果表明：该方法能够在保证编码效率前提下，平均节省57%的编码时间，有效解决了HEVC编码复杂度过高的瓶颈。
关键词：高效率视频编码;;复杂度优化;;编码单元;;深度学习;;稠密网络
