設計一種更加魯棒的偽標籤生成策略以應對複雜背景和遮擋挑戰，可以考慮以下幾個方面：
背景抑制技術：在生成偽標籤時，使用背景抑制技術來減少背景對模型預測的影響。這可以通過引入背景分割模型來實現，將背景與前景分開，從而提高前景物體的偽標籤準確性。
遮擋處理：針對遮擋問題，可以設計一種基於上下文的偽標籤生成策略，利用周圍物體的特徵來推斷被遮擋物體的可能位置和類別。這樣可以在一定程度上彌補遮擋帶來的信息損失。
多尺度特徵融合：在生成偽標籤時，利用多尺度特徵融合技術，從不同尺度的特徵圖中提取信息，這樣可以更好地捕捉到物體的多樣性和複雜性，從而提高偽標籤的準確性。
自適應信心閾值：根據不同場景的複雜性，自適應調整信心閾值，對於複雜背景和遮擋情況下的預測，降低信心閾值以保留更多的偽標籤，然後在後續的訓練中進行篩選和優化。
強化學習的應用：利用強化學習來優化偽標籤生成過程，通過獎勵機制鼓勵模型生成更準確的偽標籤，並在訓練過程中不斷調整生成策略。