要進一步提高 CSWin-UNet 在低對比度或遮擋情況下的分割性能，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：在訓練過程中，使用數據增強技術來模擬低對比度和遮擋情況，例如隨機亮度調整、對比度變化、模糊處理等。這樣可以使模型在訓練時接觸到更多的變化情況，從而提高其對這些情況的適應能力。
多尺度特徵融合：在模型中引入多尺度特徵融合技術，通過不同層次的特徵來捕捉細節和上下文信息。這可以幫助模型更好地理解低對比度圖像中的結構，並在遮擋情況下保持分割的準確性。
改進損失函數：設計一種新的損失函數，專門針對低對比度和遮擋情況下的分割任務。例如，可以引入邊界損失或結構相似性損失（SSIM），以強調分割邊界的準確性，從而提高模型在這些挑戰性情況下的表現。
自適應注意力機制：在 CSWin-UNet 中引入自適應注意力機制，使模型能夠根據輸入圖像的特徵動態調整注意力範圍。這樣可以幫助模型在低對比度或遮擋情況下更好地聚焦於重要的區域。
集成學習：考慮使用集成學習方法，將多個不同架構的模型進行組合，通過投票或加權平均的方式來提高最終的分割結果。這樣可以利用不同模型的優勢，增強對低對比度和遮擋情況的魯棒性。