一种基于轻量级神经网络的VVC帧间编码加速方法及装置

本发明公开了一种基于轻量级神经网络的VVC帧间编码加速方法及装置，涉及视频编码技术领域，方法包括以下步骤：在CU的划分模式测试开始之前获取实时特征数据以及残差信息；将特征数据以及残差信息送入MFLCNN网络，计算出各个候选划分模式的概率；根据提前预设的权衡配置选取概率最高的若干种划分模式，在编码过程中主动跳过概率较低的几种模式，从而实现编码加速；所述MFLCNN网络利用残差处理模块从残差信息中提取残差特征，利用特征处理模块从特征数据中提取变量特征，最后利用特征融合模块整合残差特征和变量特征，输出可能划分模式的概率值。本发明利用MFLCNN网络进行特征分析以及模式预测，实现了VVC帧间编码加速，实现简单且效果显著。