深度学习优化HEVC编码复杂度：一种预测CU分割的新方法

"这篇文章是2018年10月在IEEE Transactions on Image Processing期刊上发表的，名为《降低HEVC复杂度：一种深度学习方法》。文章主要探讨了如何利用深度学习技术来减少高效视频编码（HEVC）的编码复杂度，特别是针对HEVC中的四叉树编码单元（CU）划分进行优化，以减轻率失真优化（RDO）的暴力搜索带来的计算负担。研究提出了基于卷积神经网络（CNN）和长短时记忆（LSTM）网络的深度学习方法来预测CU的划分，从而降低HEVC在内插和插值模式下的编码复杂度。首先，构建了一个包含大量HEVC内插和插值模式CU划分数据的大规模数据库。然后，将整个编码树单元的CU划分表示为分层CU分区地图（HCPM）。接着，提出了一个早期终止的分层次预测策略，以在编码过程中节省计算资源。" 在本文中，作者针对HEVC编码标准的一个主要挑战——编码复杂度进行了研究。HEVC相较于之前的H.264标准，虽然能显著降低比特率，但其编码过程的复杂性也大大增加。尤其在四叉树结构的CU划分过程中，由于需要进行率失真优化的全面搜索，导致了大量计算资源的消耗。 为了缓解这一问题，文章引入了深度学习，特别是结合了CNN和LSTM这两种强大的机器学习模型。CNN擅长处理图像和图像特征的识别，而LSTM则适合处理序列数据和长期依赖关系，两者结合可以更有效地学习和预测CU的最优划分。首先，通过收集大量的HEVC编码数据，构建了一个大型数据库，为深度学习提供充足的学习材料。接着，将CU的复杂结构转化为HCPM，这有助于模型理解和预测CU的分割模式。 提出的深度学习模型能够预测CU的划分，从而减少了RDO的搜索空间，降低了计算复杂度。此外，提出的早期终止策略进一步优化了这个过程，允许在达到一定准确度时提前停止复杂的计算，这在保持编码质量的同时，显著降低了编码时间。 这篇论文展示了一种创新的方法，通过深度学习技术对HEVC的编码流程进行优化，有效地减少了编码复杂度，这对于实时视频编码和高效率视频传输具有重要意义。