本文探讨了利用神经元激活分布（DNAs）进行图像和数据集比较，提出了一种通用视觉地点识别（VPR）解决方案，显著提升了性能。研究还介绍了StructVPR和CricaVPR等新型系统和方法，以提高特征的稳定性和鲁棒性，适用于资源受限的环境。实验结果表明，这些方法在多个基准数据集上表现优异。