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    低复杂度多模型 CNN 环路滤波 for AVS3

    卷积神经网络(CNN)在许多图像/视频处理任务中取得了不错的性能表现。而AVS3作为国内自研的新一代视频编码标准,我们将 CNN 应用于 AVS3 视频编码标准,提出了一个低复杂度多模型 CNN 环路过滤方案。首先通过多个轻量级网络模型对比,选择简化的 ResNet 作为整体方案的基础单模型。然后在这基础上,提出了多模型迭代训练框架,实现多模型滤波器方案。并针对不同的比特率范围对网络深度与多模型数量进行了优化,以实现网络模型性能和计算复杂度之间的权衡。实验结果表明:所提出的方法在 All intra 配置条件下,在 Y 分量上实现平均 6.06% 的 BD-rate 节省。与其他编码性能相当的 CNN 环路滤波器相比,我们所提出的多模型环路滤波方案可以显著降低解码器的复杂性,实验结果表明,解码时间平均可以节省 26.6%。

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