要進一步提高SGN在遮擋和遮蔽場景下的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強深度估計的準確性：在遮擋場景中，深度信息的準確性至關重要。可以使用更先進的深度估計技術，例如基於深度學習的多視角立體匹配方法，來提高深度圖的質量，從而改善稀疏體素提議網絡（SVPN）的性能。
引入上下文信息：在遮擋場景中，周圍環境的上下文信息可以幫助模型更好地推斷被遮擋物體的語義。可以考慮使用圖神經網絡（GNN）來捕捉場景中物體之間的關係，從而增強語義傳播的效果。
多模態融合：結合來自不同傳感器的數據（如相機和LiDAR）可以提供更全面的場景信息。通過融合這些數據，可以減少遮擋對性能的影響，並提高語義場景完成的準確性。
改進語義引導機制：可以進一步優化語義引導模塊，通過引入更複雜的特徵融合策略來增強不同類別之間的特徵分離，從而提高模型在遮擋場景中的表現。