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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本公开提供一种基于神经网络的帧级复杂度控制方法及系统，其中，基于神经网络的帧级复杂度控制方法，包括：根据预设的实用编码器的序列级预设配置，确定帧级预设配置；根据帧级预设配置，确定训练数据集；确定训练完成的帧级预设配置预测网络；将待编码的视频输入训练完成的帧级预设配置预测网络，确定待编码的视频的每一帧对应的帧级预设配置；设置一个可选时间参数；根据预设的复杂度分配机制、待编码的视频的每一帧对应的帧级预设配置和可选时间参数，对待编码视频进行编码处理，确定复杂度控制误差。通过本公开，引入复杂度分配和反馈设计，实时监控并控制复杂度控制流程，在低延迟场景的实用编码器上实现较高的复杂度控制精度。
主权项：1.一种基于神经网络的帧级复杂度控制方法，其特征在于，包括，根据预设的实用编码器的序列级预设配置，确定帧级预设配置；根据所述帧级预设配置对预设的视频序列进行编码处理，确定训练数据集；采用所述训练数据集对预设的帧级预设配置预测网络进行模型训练处理，确定训练完成的帧级预设配置预测网络；将待编码的视频输入所述训练完成的帧级预设配置预测网络，确定所述待编码的视频的每一帧对应的帧级预设配置；对所述预设的实用编码器设置一个可选时间参数，所述可选时间参数用于设置目标编码时间；根据预设的复杂度分配机制、所述待编码的视频的每一帧对应的帧级预设配置和所述可选时间参数，对所述待编码视频进行编码处理，确定复杂度控制误差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 一种基于神经网络的帧级复杂度控制方法及系统
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