目前，VLAD-BuFF在室外環境的表現優異，但在室內環境和非結構化環境中的泛化能力仍有待提高。這主要是因為其訓練數據集主要來自街景圖像，導致模型對於室內和非結構化場景的特徵學習不足。未來的改進可以集中在擴展訓練數據集的多樣性上，特別是引入更多室內和非結構化環境的圖像數據。此外，通過增強學習技術和自監督學習方法，可以進一步提高模型對於不同環境的適應能力。這些方法可以幫助模型學習到更具普遍性的特徵表示，從而提升其在各種環境下的識別性能。