為了進一步提高反射對應關係的檢測精度和鲁棒性，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：通過擴展訓練數據集，特別是包含不同材質和光照條件的合成圖像，可以提高模型的泛化能力。使用各種環境光照和反射材質的組合來訓練深度學習模型，能夠使模型在面對真實世界的多樣性時更具魯棒性。
改進特徵提取網絡：設計更為先進的卷積神經網絡（CNN）架構，專注於提取反射特徵。可以考慮使用多尺度特徵提取技術，這樣可以捕捉到不同尺度下的反射信息，從而提高對應關係的準確性。
使用對比學習：在訓練過程中，利用對比學習方法來強化相似特徵之間的關聯性，並減少不相關特徵的影響。這可以通過設計合適的損失函數來實現，例如InfoNCE損失，從而促進模型學習到更具區分性的特徵。
引入多視角信息：在檢測反射對應關係時，利用多視角圖像的資訊來進行交叉驗證，這樣可以減少單一視角下的錯誤對應。通過融合來自不同視角的反射信息，可以提高整體的檢測精度。
後處理技術：在檢測到的對應關係上應用後處理技術，例如RANSAC算法，來過濾掉不一致的對應，進一步提高檢測的鲁棒性。