使用CNN预测HEVC的CU分割 (6) -- 计算模型的BDBR和BD-PSNR

许多论文中，验证神经网络模型的效果的指标主要是：

• 编码时间，缩短了多少
• Bjøntegaard delta bit rate (BDBR)，增加了百分之多少
• Bjøntegaard delta peak signal-to-noise rate (BD-PSNR)，下降了多少dB

有了上一篇文章中提到的pipeline，这三个指标的计算十分简单，所需要做的就是准备至少四个YUV测试序列（YUV视频），每个YUV，使用HEVC自带的编码器编码一遍，再使用集成了神经网络模型的编码器编码一遍。编码完成之后，命令行会出现下面的信息：

HEVC output

里面有几个我们需要的信息：

• Bitrate
• Y-PSNR
• Total Time

其中我们自己就可以计算出编码时间减少了多少。那BDBR和BD-PSNR怎么计算呢，一般都是使用现成的工具，有Python版本的，C语言的，Matlab的，也有Excel版本的，这些工具只需要输入四组 (Bitrate,Y-PSNR)的数据，就可以输出BDBR的变化和BD-PSNR的变化。我收集了一些不同版本的工具：

Tools for calculating BDBR and BD-PSNR from HEVC outputs