DeepQTMT：一种基于快速 QTMT 的帧内 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）。在模型的每一层中，将决定将 CTU 拆分为它的 CU。
在将 64 * 64 CTU 划分为四个 32 * 32 Cu 的第一级决策中，将使用提取的特征进行测试。如果决定不拆分，则提前终止，否则我们将拆分的 CU 传递到下一层。
在第二层中，32 * 32 CU 将被拆分为 16 * 16。如果决策未拆分，则提前终止，否则我们将拆分的 CU 传递到下一层。
这样，如果达到的最小尺寸为 8 * 8，我们就会重复并停止。
该模型的图像是： 在此处输入图像描述
请有人可以帮助我在 tensorflow 中实现本文的模型。