Abstract：
相比于H.264，高效视频编码标准（HEVC）提出了许多新技术，提高了编码性能，但是也显著提高了编码复杂度。本文从硬件实现的角度出发，对已有的帧间CU划分预测神经网络的结构进行了多方面的优化，使其参数减少了70%，加法和乘法运算分别减少了60%、58.2%。并对优化后的卷积神经网络参数采用10位定点数方案进行定点化处理，进一步有效减少硬件资源的开支。对比于HEVC参考软件（HM16.5），优化后网络引起的BD-BR和BD-PSNR平均损失为1.718%和-0.056dB，平均节省35%～52%的编码复杂度，并且定点化处理后引起的性能损失可忽略不计。
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Version：
Source ：
中国集成电路
ISSN： 1681-5289
CN： 11-5209/TN
Year： 2024
Issue： 04
Volume： 33
Page： 75-81
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 3
Affiliated Colleges：
