設計更有效的監督策略以充分利用點雲特徵中的幾何和結構信息，可以考慮以下幾個方面：
幾何約束：引入幾何約束作為監督信號，例如，利用點雲中物體的邊界和形狀信息來指導模型學習。這可以通過設計特定的損失函數來實現，強調模型在預測時必須考慮物體的幾何結構。
多任務學習：將3D物體檢測和佔用預測作為多任務學習的目標，通過共享特徵來增強模型的學習能力。這樣可以使模型在學習佔用預測的同時，獲得來自物體檢測任務的幾何信息。
結構化監督：利用結構化的監督信號，例如，通過3D物體的關係圖來引導模型學習物體之間的相互作用和空間關係。這可以幫助模型更好地理解場景中的幾何結構。
自監督學習：實施自監督學習策略，通過生成模型或對比學習來挖掘點雲數據中的幾何特徵。這樣可以在缺乏標註數據的情況下，充分利用未標註的點雲數據。
增強的損失函數：設計增強的損失函數，將幾何信息納入損失計算中，例如，通過引入基於距離的損失或形狀相似度損失，來強調模型在預測時必須考慮幾何結構。