要進一步提高ViT模型在端到端四旋翼無人機控制中的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
增強訓練數據集：通過使用數據增強技術來擴展訓練數據集，例如隨機旋轉、縮放、裁剪和顏色變換等，這樣可以使模型在面對不同環境和情況時更具魯棒性。
多樣化模擬環境：在訓練過程中引入多種不同的模擬環境，包括不同的障礙物配置、光照條件和背景，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。
使用遷移學習：將在一個環境中訓練好的ViT模型應用到另一個相似但不同的環境中，這樣可以利用已有的知識來加速新環境的學習過程。
引入元學習：通過元學習方法，使模型能夠快速適應新環境，這樣可以在面對新的挑戰時，減少所需的訓練時間和數據量。
強化學習與模仿學習的結合：在模仿學習的基礎上，進一步引入強化學習，讓模型在實際操作中不斷調整和優化其行為，這樣可以提高模型的適應性和泛化能力。