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數據增強：通過對訓練數據進行旋轉、翻轉、縮放等操作，可以增加模型的魯棒性，提高模型的泛化能力。
使用更大的數據集：增加訓練數據的數量和多樣性可以提高模型的準確性。可以通過數據增強、數據合成等方式來擴充數據集。
調整模型結構：可以嘗試調整UNet模型的層數、濾波器大小、通道數等參數來提升模型的性能。也可以嘗試使用不同的激活函數、優化器等來調整模型的表現。
集成學習：可以嘗試使用集成學習的方法，將多個訓練好的UNet模型進行組合，以提升準確性。
遷移學習：可以嘗試使用預訓練的UNet模型，在危險品檢測和分類任務上進行微調，以提高效率和準確性。
精細調整超參數：可以通過交叉驗證等方法，精細調整UNet模型的超參數，以找到最優的參數組合。
使用集成模型：可以結合其他模型，如CNN、RNN等，構建多模型集成系統，提高檢測和分類的準確性。
持續優化：持續監控模型的表現，及時調整優化策略和參數，以保持模型的高效率和準確性。
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