一种针对VVC的基于深度强化学习的快速CU分区方法
(19)中华人民共和国国家知识产权局
快速学习
(12)发明专利说明书
(10)申请公布号 CN 112929658 A
(43)申请公布日 2021.06.08
(21)申请号 CN202110161928.8
(22)申请日 2021.02.05
(71)申请人 郑州轻工业大学
    地址 450000 河南省郑州市高新技术产业开发区科学大道136号
(72)发明人 赵进超 张秋闻 王祎菡 崔腾耀 郭睿骁 王晓 蒋斌 黄立勋 张伟伟 钱晓亮 吴庆岗 常化文 魏涛 孙丽君
(74)专利代理机构 41125 郑州优盾知识产权代理有限公司
    代理人 张真真
(51)Int.CI
      H04N19/122(20140101)
      H04N19/147(20140101)
      H04N19/159(20140101)
      H04N19/186(20140101)
      H04N19/96(20140101)
                                                                  权利要求说明书 说明书 幅图
(54)发明名称
      一种针对VVC的基于深度强化学习的快速CU分区方法
(57)摘要
      本发明提出了一种针对VVC的基于深度强化学习的快速CU分区方法，用于解决现有编码技术中存在的计算复杂性和编码性能不平衡的技术问题。其步骤为：首先，通过计算率失真值的方式分别对视频序列中的单帧图像进行划分得到大小为32×32的CU，并保存每个32×32的CU的初始状态；其次，分别将每个32×32的CU的初始状态及其对应的动作输入DQN中进行训练，输出每个32×32的CU的最佳划分方式。本发明将拆分32×32的CU划分情况视为状态，将划分模式决策视为动作，将率失真值作为奖励，并由编码器作为智能体来连续做出编码决策。并通过DQN对32×32的CU进行编码模式的选择，既保证了迭代的稳定性，在不降低编码性能的前提下降低了计算复杂性。
法律状态

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