如何進一步提高DAOcc在不同環境和場景下的泛化能力?
要進一步提高DAOcc在不同環境和場景下的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
數據增強：通過引入多樣化的數據增強技術，如隨機裁剪、旋轉、顏色變換和光照調整，來擴展訓練數據集的多樣性。這樣可以使模型在面對不同環境條件（如不同的天氣、時間和場景）時，能夠更好地適應。
跨域訓練：利用來自不同場景或環境的數據進行訓練，這樣可以使模型學習到更廣泛的特徵，從而提高其在未見場景中的表現。例如，可以將城市環境和鄉村環境的數據結合起來進行訓練。
自適應學習：實施自適應學習策略，根據模型在特定場景中的表現動態調整學習率和其他超參數。這樣可以使模型在面對挑戰性場景時，能夠更快地適應。
多模態融合：進一步強化多模態數據的融合策略，通過更有效的特徵融合技術來提升模型對不同感知數據（如LiDAR和相機數據）的利用效率，從而增強模型的穩健性。
增強監督策略：設計更有效的監督策略，利用額外的標籤或輔助任務來引導模型學習更具泛化能力的特徵。例如，可以引入自監督學習或弱監督學習的方法，進一步提升模型的學習效果。