為了提高攝像機選擇策略的泛化能力，可以考慮以下幾個方面：
多樣化數據集：擴展訓練數據集的多樣性，包含不同類型的室內場景，例如不同的房間佈局、光照條件和物體擺放。這樣可以使模型學習到更廣泛的特徵，從而提高其在新場景中的表現。
增強學習策略：引入增強學習技術，通過模擬不同的攝像機運動和場景變化，讓模型在多種情境下進行訓練。這樣可以使模型在面對未見過的場景時，能夠更靈活地適應。
超參數調整：進行更細緻的超參數調整，特別是在相似性度量的權重配置上。通過交叉驗證來確定最佳的權重組合，從而使模型在不同場景中都能達到最佳性能。
集成學習：考慮使用集成學習方法，將多個不同的攝像機選擇模型結合起來，通過投票或加權平均的方式來決定最終的攝像機選擇。這樣可以利用不同模型的優勢，進一步提高泛化能力。