PNeRVの提案手法は、NeRVシステムの理論的限界を克服していると述べられていますが、その限界はどのようなものだったのでしょうか。
NeRVシステムは、ビデオ符号化タスクにおいて、空間的一貫性の問題に直面していました。既存のNeRVモデルは、ビデオの前景被写体の再構成において、高周波な不要な詳細やぼやけが原因で認識品質が低下していました。この問題は、セマンティックな不確実性に起因しており、モデルが長距離のピクセルが同じオブジェクトに属するか、ノイズの背景の一部であるかを判断するのに苦労していました。PNeRVの提案により、この問題に対処するために、階層構造を導入し、異なるレベルの情報を統合することで、NeRVシステムの理論的限界を克服し、ビデオの再構成品質を向上させることが可能となりました。