【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数字信号处理，更为具体来说，本公开涉及一种端到端的视频编码码率调整系统、方法、介质及设备。
技术介绍
1、深度学习在传统计算机视觉任务上不断取得突破，对于视频编码任务在相同编码配置下，其性能已经超越最先进的传统视频编码标准vvc。但是针对端到端视频编码的码率控制模型的研究相对较少。目前的端到端视频编码模型主要针对单个码率点进行训练，这使得它们无法在单个模型实现平滑的码率调整。即使随着可变码率模型的出现，现有的码率控制方法在码率估计中引入了具有强约束的经验模型，难以实现精准的输出码流控制。
技术实现思路
1、本专利技术公开的主要目的在于解决现有的码率控制方法在码率估计中难以实现精准的输出码流控制的技术问题。
2、为实现上述技术目的，本公开提供了一种端到端的视频编码码率调整系统，所述系统包括：
3、嵌在视频编码模型内的单模型多码率模块，用于采集图像帧数据并根据采集得到的所述图像帧数据进行编码处理和解码处理；其中，所述编码处理为对图像帧数据的特征值进行量化和放缩...
【技术保护点】
1.一种端到端的视频编码码率调整系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述单模型可变码率模块具体用于：
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述通过将可学习的量化尺度图作用到残差/运动编码器的输出具体包括：
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述实时更新参数的码率控制模块具体通过组间码率分配，与帧间码率分配得到当前编码的配置参数，逐帧实时调整以实现实时更新参数的码率控制。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述组间码率分配具体通过如下公式实现：
6.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种端到端的视频编码码率调整系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述单模型可变码率模块具体用于：
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述通过将可学习的量化尺度图作用到残差/运动编码器的输出具体包括：
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述实时更新参数的码率控制模块具体通过组间码率分配，与帧间码率分配得到当前编码的配置参数，逐帧实时调整以实现实时更新参数的码率控制。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述组间码率分配具体通过如下公式实现：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述帧间码率分配，具体采用自适应量化尺度选择的码率分配方式：
7.根据权利要求6所述的系...
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