VLAD-BuFF在資源受限的機器人應用中展現出良好的實用性，特別是在計算效率和記憶效率方面。其通過PCA初始化的降維技術，顯著減少了特徵聚合的計算時間，這對於需要快速反應的機器人系統至關重要。然而，未來仍需在計算效率和記憶效率之間尋求更好的平衡。一方面，可以考慮進一步優化特徵提取和聚合過程，例如通過量化技術來減少特徵表示的存儲需求；另一方面，探索更高效的模型架構，如輕量級神經網絡，能夠在保持性能的同時減少計算資源的消耗。這樣的改進將使VLAD-BuFF在資源受限的環境中更加適用，並能夠支持更廣泛的應用場景。