長期間遮蔽された領域の情報をさらに効果的に補完する方法として、以下のアプローチが考えられます。
Temporal Information: 時間的な情報を活用して、連続するフレーム間の動きや変化を考慮することで、長期間遮蔽された領域を補完する。過去のフレームからの情報を利用して、遮蔽された領域の予測を行うことが有効です。
Generative Models: 生成モデルを活用して、遮蔽された領域の推定や補完を行う。GAN（Generative Adversarial Network）などのモデルを使用して、リアルなテクスチャや形状を生成することが可能です。
Depth Estimation: 深度推定技術を使用して、遮蔽された領域の奥行き情報を推定し、それを元に補完を行う。遮蔽された領域の奥行きを正確に把握することで、よりリアルな補完が可能となります。