投票方式の選択以外に、VPRのアンサンブル性能を向上させるためにはどのような手法が考えられるか?
VPRのアンサンブル性能を向上させるためには、以下の手法が考えられます：
特徴量の多様性の向上: 異なる特徴量抽出手法を組み合わせることで、より多様な情報を取り入れることができます。
重み付けアンサンブル: 各VPR手法に重みを付けて結果を統合することで、性能を向上させることができます。
動的な手法選択: 環境や条件に応じて最適なVPR手法を選択する動的手法を導入することで、柔軟性を高めることができます。
データ拡張: データセットを拡張することで、モデルの汎化性能を向上させることができます。
これらの手法を組み合わせることで、VPRのアンサンブル性能をさらに向上させることが可能です。