要进一步提高ADTRS模型在大型真实数据集上的性能，可以考虑以下几个策略：
数据增强：通过引入更多的数据增强技术，如随机裁剪、旋转、颜色抖动等，增加训练数据的多样性。这将有助于模型更好地泛化到未见过的图像。
迁移学习：利用在其他相关任务上预训练的模型作为基础，进行微调。这种方法可以利用已有的知识，特别是在数据稀缺的情况下，提升模型的性能。
集成学习：结合多个模型的预测结果，通过投票或加权平均的方式来提高最终的质量评估结果。集成学习可以有效减少单一模型的偏差，提高鲁棒性。
优化超参数：通过更细致的超参数调优，找到最佳的学习率、批量大小和正则化参数等，以提高模型的收敛速度和最终性能。
引入更多特征：除了CNN和Transformer提取的特征外，可以考虑引入其他类型的特征，如颜色直方图、纹理特征等，以丰富模型的输入信息。
自我一致性机制的扩展：在自我一致性训练中，除了水平翻转外，可以引入其他变换（如旋转、缩放等），以增强模型对不同变换的鲁棒性。