PillarHistの性能向上を促進するためには、いくつかの拡張が考えられます。まず、マルチスケール特徴抽出を導入することで、異なるスケールの情報を同時に捉えることができ、物体の多様なサイズに対する検出精度を向上させることができます。次に、注意機構を組み込むことで、重要な特徴に焦点を当て、不要な情報をフィルタリングすることが可能になります。さらに、データ拡張技術を活用して、トレーニングデータの多様性を増やし、モデルの汎化能力を向上させることも有効です。最後に、異なるセンサーデータの融合（例えば、カメラデータとの統合）を行うことで、より豊富な情報をモデルに提供し、検出精度をさらに高めることが期待されます。これらの拡張により、PillarHistの性能を一層向上させることができるでしょう。