야간 VPR 문제를 해결하기 위한 다른 접근 방식으로는 다음과 같은 방법들이 있을 수 있습니다:
다중 센서 통합: 야간에는 시각적인 정보만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 따라서 다중 센서를 활용하여 열화상 카메라, 레이다, 라이다 등의 정보를 결합하여 보다 정확한 위치 인식을 할 수 있습니다.
심층 강화 학습(DRL): 야간에는 불확실성이 높고 환경이 변화하기 쉽기 때문에 심층 강화 학습을 활용하여 실시간으로 학습하고 개선하는 방법을 고려할 수 있습니다.
데이터 증강: 야간 이미지 데이터의 부족으로 인한 문제를 해결하기 위해 데이터 증강 기술을 활용하여 다양한 야간 시나리오를 합성하여 학습 데이터를 보강할 수 있습니다.