TY-JOURA2-Riguzzi、FabrizioAU-Zhao、JinchaoAU-Wang、YihanAU-Zang、QuewenPY-2020DA-2020DA-2020/08/01TI-H.266/VCSP-8883214VB-2020AB多类型树架构由视频专家联合组提出因此,不仅需要确定编码单元深度,而且还需要确定H.266/Versatile视频编码分解模式(H.266/VC)。H.265/VC根据H.265/高效率视频编码(H.265/HEVC)实现重要编码性能,但会大大编码复杂并增加编码时间,最耗时的部分是CU遍历计算率扭曲为解决上述问题,本文件建议使用自适应CU分解决策法,基于深学习多功能聚合第一,我们开发基于阈值的纹理分类模型以识别复杂和同质CU第二,如果复合CU归边缘CU,则以多功能聚合为基础的卷积神经网络结构用于CU分类反向自适应CNN结构用于CUs分类最后,CU划分由培训网络和CU参数确定复杂CU分解后,上述两个CNN程序可成功处理培训样本并终止某些CU的分率优化计算实验结果显示,拟议方法会降低计算复杂性并节省39.39%编码时间,从而实现H.266/VC快速编码SN-1058-9244UR-https://doi.org/101155/208883214DO-10.1155/208883214JF-科学编程PB-HindawiKW-ER