基于深度学习的HEVC帧内CU划分方法、装置及编码方法

本发明公开了一种基于深度学习的HEVC帧内CU划分方法、装置及编码方法。该方法包括如下步骤：首先获取待划分编码单元的视频或图像信息；然后将所述视频或图像信息进行标准化处理，得到待编码的CTU图像；接着将所述CTU图像输入CPAC‑I模型，得到CU划分决策，所述CPAC‑I模型为基于SKnet的注意力机制和卷积技术结合的神经网络模型；最后根据所述CU划分决策，对HEVC帧进行划分，以完成基于深度学习的HEVC帧内CU划分。该方法能够有效提高视频编解码的全局性能、且能灵活适应不同类型的视频内容和编码场景。