要進一步提升TiCoSS在複雜場景下的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
數據增強技術：在訓練過程中引入更多的數據增強技術，如隨機裁剪、旋轉、顏色變換和光照調整等，這些技術可以幫助模型學習到更具魯棒性的特徵，從而提高其在不同環境下的表現。
多樣化訓練數據集：除了使用KITTI和vKITTI2數據集外，可以考慮引入其他多樣化的數據集，例如Cityscapes或其他合成數據集，這樣可以讓模型接觸到更多的場景變化和物體類型，進一步提升其泛化能力。
自適應學習率調整：在訓練過程中，使用自適應學習率調整策略（如Adam或RMSprop），可以幫助模型在訓練過程中更快地收斂，並在複雜場景中獲得更好的性能。
集成學習：將TiCoSS與其他模型進行集成，通過投票或加權平均的方式來融合不同模型的預測結果，這樣可以進一步提高模型在複雜場景下的穩定性和準確性。
強化學習策略：引入強化學習的思想，通過設計獎勵機制來引導模型在複雜場景中學習更有效的特徵表示，這樣可以進一步提升模型的適應能力。