MSP-CNN Screen Content Video and Train Dataset

In order to accelerate the CU partitioning in VVC-SCC, we have established a specialized dataset for screen content. Firstly, we collect a wide variety of screen content videos and images in YUV format. Secondly, we encode these sequences under four different Quantization Parameters (QPs) to obtain comprehensive information about CU partitioning in VVC-SCC. This includes the length, width, position, mode labels, and RDcost values corresponding to each mode. This dataset will provide valuable data support for optimizing the CU partitioning process in screen content coding.

为加速VVC-SCC中的编码单元（Coding Unit，CU）划分流程，我们构建了面向屏幕内容的专用数据集。首先，我们采集了各类YUV格式的屏幕内容视频与图像；其次，我们在四种不同的量化参数（Quantization Parameters，QPs）下对这些序列进行编码，以获取VVC-SCC中CU划分的全面信息，涵盖各编码单元的长度、宽度、位置、模式标签，以及各编码模式对应的率失真代价（Rate-Distortion Cost，RDcost）值。本数据集将为优化屏幕内容编码中的CU划分流程提供宝贵的数据支撑。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

MSP-CNN Screen Content Video and Train Dataset是一个专门用于优化VVC-SCC中CU划分过程的数据集，包含多种屏幕内容视频和图像的YUV格式数据，并通过不同量化参数编码获取CU划分的详细信息。数据集以TXT格式提供，需通过百度网盘下载。