[发明专利]基于深度学习的端到端视频压缩方法、系统及存储介质有效
| 申请号： | 202010104772.5 | 申请日： | 2020-02-20 |
| 公开（公告）号： | CN111405283B | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 马思伟;贾川民;赵政辉;王苫社 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | H04N19/147 | 分类号： | H04N19/147;H04N19/159;H04N19/177;H04N19/21;H04N19/82 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 付婧 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例中提供了一种基于深度学习的端到端视频压缩方法、系统及存储介质，本申请的基于深度学习的端到端视频压缩方法通过将目标视频分为多个图像组；然后对图像组中的关键帧进行端到端帧内编码得到关键帧编码；关键帧编码通过环路滤波网络进行重建后得到关键帧重建帧；其次，基于关键帧重建帧对图像组中的非关键帧进行端到端帧间编码得到非关键帧编码；最后，非关键帧编码通过环路滤波网络进行重建后得到非关键帧重建帧。本申请采用与传统采用的视频压缩编码器相比，可以实现端到端全局优化视频编码器，在低码率下能够取得较好的编码性能。解决了如何利用深度神经网络实现端到端视频编码的同时保证较好的率失真性能的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 端视 压缩 方法 系统 存储 介质 | ||
【主权项】：
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