要提高YOLO C#模型的準確率，可以嘗試以下幾種方法：
數據增強：通過對訓練數據進行旋轉、縮放、平移等操作，增加訓練數據的多樣性，從而提高模型的泛化能力。
調整模型結構：可以嘗試調整模型的網絡結構，增加或減少網絡層、改變激活函數等來優化模型的性能。
超參數調優：通過調整學習率、優化器、批量大小等超參數來找到最佳組合，從而提高模型的準確率。
遷移學習：可以嘗試使用預訓練的模型作為基礎，然后在特定數據集上微調模型，以提高準確率。
收集更多數據：增加訓練數據量通常可以提高模型的準確率，可以嘗試收集更多的標注數據。
檢查標簽質量：確保標簽數據的準確性和一致性，避免標簽錯誤導致模型訓練不準確。
