INR（Implicit Neural Representation）ベースのビデオ圧縮手法の計算量を削減するためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず、モデルの最適化が重要です。具体的には、ネットワークのアーキテクチャを軽量化するために、プルーニングや量子化技術を活用することが挙げられます。これにより、不要なパラメータを削除し、必要な計算を減少させることができます。
次に、低精度計算を導入することも効果的です。FP16やINT8などの低精度フォーマットを使用することで、計算リソースを大幅に削減しつつ、性能を維持することが可能です。また、並列処理を活用することで、異なる解像度の特徴グリッドを同時にデコードすることができ、全体の処理時間を短縮できます。
さらに、エントロピーコーディングの最適化も重要です。NVRCのように、コンテキストベースのエントロピーモデルを使用することで、冗長性を減少させ、ビットレートを削減することができます。これにより、全体の計算量を抑えつつ、圧縮効率を向上させることが期待できます。