為了進一步提高模型在未標記數據上的利用效率，可以考慮以下幾個策略：
增強自我訓練策略：在自我訓練過程中，可以引入更高效的伪標籤生成方法，例如使用更精確的模型來生成伪標籤，或是採用多樣化的伪標籤生成技術，以提高伪標籤的質量和多樣性。這樣可以使模型在訓練過程中獲得更具代表性的未標記數據。
數據擴增技術：通過數據擴增技術來增加未標記數據的多樣性，例如對視頻進行隨機裁剪、旋轉、顏色變換等操作，這樣可以幫助模型學習到更穩健的特徵，從而提高其在未標記數據上的表現。
多階段訓練：可以考慮將訓練過程分為多個階段，首先使用標記數據進行初步訓練，然後逐步引入未標記數據進行微調。這樣的分階段訓練可以幫助模型更好地適應未標記數據的特徵。
集成學習：通過集成多個模型的預測結果，可以提高對未標記數據的識別準確性。不同模型可能會對未標記數據有不同的理解，集成這些模型的結果可以減少單一模型的偏差。
主動學習：在訓練過程中，主動選擇最具信息量的未標記數據進行標記，這樣可以最大化利用有限的標記資源，並提高模型的學習效率。