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。