為了進一步提高GateAttentionPose在複雜場景下的泛化能力，可以考慮以下幾個策略。首先，增強數據集的多樣性是關鍵。通過引入更多的訓練樣本，特別是包含嚴重遮擋和極端光照條件的樣本，可以幫助模型學習到更具魯棒性的特徵表示。
其次，改進模型的訓練策略，例如使用對抗性訓練，能夠使模型在面對不確定性和變化時更具韌性。對抗性訓練可以通過生成對抗樣本來挑戰模型，促使其學習到更強的特徵表示。
此外，進一步優化Agent Attention模組的設計，使其能夠更好地捕捉長距離依賴關係，將有助於在遮擋情況下保持對關鍵特徵的敏感性。結合多尺度特徵融合技術，能夠在不同的解析度下捕捉到更多的上下文信息，從而提高模型在複雜場景中的表現。