如何進一步提高DeCoDet在真實霧霾環境下的泛化能力?
要進一步提高DeCoDet在真實霧霾環境下的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
擴展訓練數據集：增加多樣化的訓練數據，特別是來自不同地理位置和氣候條件的真實霧霾影像。這樣可以幫助模型學習到更廣泛的特徵，從而提高其在未見環境中的表現。
增強深度信息的利用：進一步優化深度信息的提取和應用，通過改進深度估計模型來提高深度圖的準確性，並將其與其他輔助信息（如光照和物體運動）結合，增強模型的環境適應能力。
多任務學習：將物體檢測與其他任務（如場景分割或深度預測）結合，通過多任務學習來促進模型的泛化能力。這樣可以使模型在學習物體檢測的同時，獲得更多的上下文信息。
自適應學習策略：實施自適應學習策略，根據不同的環境條件動態調整模型的參數和結構，以便更好地應對各種霧霾情況。
強化學習：考慮使用強化學習方法來優化檢測策略，通過不斷的試錯過程來提高模型在真實霧霾環境中的表現。