基于深度熵模型的动态网格动画编码、解码方法及设备

本发明提供了一种基于深度熵模型的动态网格动画编码方法、解码方法、编码设备及解码设备，其中动态网格动画编码方法，包括：A1:对网格动画帧序列的顶点位置偏移量进行编码，通过前序帧的顶点位置信息构建预测模型；A2：基于前序帧的顶点位置信息，采用层次细节分层和均匀采样分层将顶点划分为基础层和推断层；A3：每一层中的顶点，使用基于最近邻居的逆距离加权插值预测顶点偏移量并计算预测残差；A4：对基础层顶点使用游程编码对预测残差进行编码；对推断层顶点使用基于自适应位置描述符的深度注意力模型进行编码。本发明方法结合深度学习的编码框架来编码相邻两帧动画序列的顶点位置偏移量，用于提升网格动画的压缩性能。