VLAD-BuFF的突發性加權機制可以通過將其自相似性基於的特徵加權方法應用於其他聚合技術，如全局平均池化（GeM），來進一步提高性能。具體而言，可以在GeM聚合過程中引入類似於VLAD-BuFF的軟計數層，這樣在計算特徵對於聚合的貢獻時，能夠考慮到特徵之間的相似性。這意味著在GeM的加權過程中，對於重複性特徵的影響可以被有效地減少，從而提高聚合的區分度和準確性。此外，通過在GeM聚合之前進行PCA初始化的降維處理，可以進一步減少計算負擔，這與VLAD-BuFF的設計理念相符。這樣的擴展不僅能夠提升GeM的性能，還能使其在處理具有高重複性特徵的場景時更加穩健。