要進一步提高OrientedFormer在不同類型遙感影像數據集上的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
數據增強：透過多樣化的數據增強技術，如隨機旋轉、縮放、翻轉和顏色變換，來增加訓練數據的多樣性。這樣可以幫助模型學習到更具魯棒性的特徵，從而提高其在未見數據上的表現。
跨域訓練：在多個不同的遙感影像數據集上進行聯合訓練，這樣可以使模型學習到更通用的特徵表示，從而提高其在不同場景下的泛化能力。
自適應學習率：使用自適應學習率調整策略，如學習率衰減或循環學習率，來優化訓練過程，這樣可以幫助模型更好地收斂，並提高其在不同數據集上的性能。
模型集成：將多個不同架構的模型進行集成，通過投票或加權平均的方式來獲得最終預測，這樣可以減少單一模型的偏差，提高整體的泛化能力。
正則化技術：引入正則化技術，如Dropout或L2正則化，來防止模型過擬合，從而提高其在新數據上的表現。