교통 표지판 인식 모델의 성능 향상을 위해 추가적인 데이터 증강 기법이나 모델 아키텍처 개선이 필요합니다. 특히 모델이 특정 표지판 범주에서 성능을 향상시키는 데 어려움을 겪는 경우, 데이터 증강 기법을 통해 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 증강은 이미지 회전, 확대/축소, 밝기 조정 등의 기술을 활용하여 기존 데이터셋을 다양한 방식으로 변형하여 모델의 학습을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 또한 모델 아키텍처 개선을 통해 더 복잡한 모델이나 추가적인 계층을 도입하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 더 깊은 CNN 아키텍처나 전이 학습을 통해 모델의 정확성과 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.