摘要：本文主要分析VTM13.0 一个CTU分割过程，目的是为了在此基础上嵌入深度学习算法加速CU 分割决策过程。

1. CU/CTU 总体划分框架

1）CTU -> CU

2）xComPressCU(): 传入tempCS（curr_CU）、bestCS(best_CU)、partitioner(CTU树节点信息,以栈的方式存储需要遍历的CU，即栈的顺序是树遍历的顺序)

3)然后执行m_modeCtrl->initCULevel( partitioner, *tempCS ); 初始化可分割的模式列表，以栈的方式保存，然后遍历curr_CU -> testMode

// CU 入栈
m_ComprCUCtxList.push_back(CU)，存放需要遍历CU栈 ：
// currCU下的testModes 入栈（多个模式）
m_ComprCUCtxList.back().testModes().push_back( { ETM_SPLIT_TT_H, ETO_STANDARD, qp } )

4)计算帧间/帧内/其他模式/分割模式（这集中模式的计算为并列关系，特别是分割模式，与以往的理解有出入）

5)xCheckModeSplit(encTestMode) // 传入当前 split mode 并分割出对应的subCU,然后遍历对应的subCU 调用xCompressCU() ：如此递归下去，直到不能分割为止。遍历完所有的subCU 后，对比SUM( subCus RD Cost) 与当前 CU 的RD Cost ,得到最优的CU

6）提取当前CU的下一个split mode

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