이 모델의 성능을 향상시키기 위해 추가적인 기술로는 다양한 방법이 존재합니다. 첫째로, 이미지 데이터의 특징을 더 잘 추출하기 위해 더 깊은 신경망을 사용하는 방법이 있습니다. 이전 연구에서 깊은 신경망을 사용하면 모델의 위치 정확도가 향상된다는 것이 밝혀졌습니다. 더 깊은 네트워크를 사용하여 모델의 복잡성을 높이고, 더 많은 이미지 특징을 학습할 수 있습니다.
둘째로, LSTM(Long Short-Term Memory)을 활용하여 공간 상관관계를 활용하고 구조화된 차원 축소를 달성하는 방법이 있습니다. LSTM은 이미지 특징의 공간 구조를 평가하고, 이를 낮은 차원의 정보로 압축하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 모델이 이미지의 공간적 특성을 더 잘 이해하고, 더 정확한 위치 및 자세 추정을 수행할 수 있습니다.