采用轻量级卷积神经网络的H.266/通用视频编码跨分量预测

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摘要：为提高新一代通用视频编码标准（H.266/VVC）中色度帧内预测的准确度，提出了采用轻量级卷积神经网络的跨分量预测方法。设计了亮度模块和边界模块，从亮度和色度参考样本中提取特征。设计了注意力模块，构建当前亮度参考样本和边界亮度参考样本之间的空间关系，并应用于边界色度参考样本生成色度预测样本。为降低编解码复杂度，设计网络在二维完成特征融合和预测，优化了现有的同组参数处理不同块大小的训练策略。（剩余17366字）

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