Sammanfattning av denna webbsida: Traditionella intraprediktionsmetoder för HEVC förlitar sig på att använda närmaste referenslinjer för att förutsäga ett block, som ignorerar mycket rikare sammanhang mellan det nuvarande blocket och dess angränsande block och därför orsakar felaktig förutsägelse särskilt när svag rumslig korrelation finns mellan det nuvarande blocket och referenslinjerna. För att övervinna detta problem, i detta dokument, ett intra förutsägelse konvolutional neurala nätverk (IPCNN) föreslås för intra förutsägelse, som utnyttjar den rika kontexten av det nuvarande blocket och därför kan förbättra noggrannheten av att förutsäga det aktuella blocket. Under tiden kan också förutsägelserna om de tre närmaste blocken förfinas. Såvitt vi vet är detta den första uppsatsen som direkt tillämpar CNN:er på intraprediktion för HEVC. Experimentella resultat validerar effektiviteten av att tillämpa CNN på intraprediktion och uppnådde betydande prestandaförbättringar jämfört med traditionella intraprediktionsmetoder.
REF föreslog en intra-prediction convolutional neural network (IPCNN), som är det första arbetet som direkt tillämpar ett CNN för intra-prediction i HEVC och förbättrar kodning effektivitet.
Convolutional Neural Networks based Intra Prediction for HEVC
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}