问题描述
DeepQTMT：一种基于快速 QTMT 的模式内 VVC CU 分区的深度学习方法。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2006.13125.pdf
将实施多阶段出口 CNN（MSE-CNN）。在模型的每个级别中，将采取 CTU 拆分的决定，以将其划分为它的 CU。
将 64 * 64 CTU 划分为四个 32 * 32 Cu 的第一级决策是使用提取的特征进行测试。如果决定不分裂，则提前终止，否则我们将分裂的 CU 传递给下一层。
在第二层中，32 * 32 CU 将被拆分为 16 * 16。如果决策没有分裂，则提前终止，否则我们将分裂的 CU 传递给下一层。
以这种方式，如果达到的最小尺寸为 8 * 8，我们将重复并停止。
模型图片为： enter image description here
请有人帮我在tensorflow中实现本文的模型。
解决方法
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