数据增强：通过对训练数据进行旋转、翻转、缩放等操作，可以增加模型的鲁棒性，提高模型的泛化能力。
使用更大的数据集：增加训练数据的数量和多样性可以提高模型的准确性。可以通过数据增强、数据合成等方式来扩充数据集。
调整模型结构：可以尝试调整UNet模型的层数、滤波器大小、通道数等参数来提升模型的性能。也可以尝试使用不同的激活函数、优化器等来调整模型的表现。
集成学习：可以尝试使用集成学习的方法，将多个训练好的UNet模型进行组合，以提升准确性。
迁移学习：可以尝试使用预训练的UNet模型，在危险品检测和分类任务上进行微调，以提高效率和准确性。
精细调整超参数：可以通过交叉验证等方法，精细调整UNet模型的超参数，以找到最优的参数组合。
使用集成模型：可以结合其他模型，如CNN、RNN等，构建多模型集成系统，提高检测和分类的准确性。
持续优化：持续监控模型的表现，及时调整优化策略和参数，以保持模型的高效率和准确性。
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