為了進一步提高模型在模糊邊界和低對比度環境下的檢測性能，可以考慮以下幾個策略：
數據增強技術：利用數據增強方法，如隨機旋轉、縮放、翻轉和顏色變換，來增加訓練數據的多樣性，特別是在低對比度和模糊的圖像中。這樣可以幫助模型學習到更多的特徵，從而提高其在不同環境下的泛化能力。
圖像增強算法：應用先進的圖像增強技術，如自適應直方圖均衡化（AHE）和多尺度Retinex（MSRCP），以改善圖像的對比度和清晰度。這些技術能夠強調圖像中的重要特徵，從而提高模型對模糊邊界的識別能力。
改進的注意力機制：在模型中集成更強大的注意力機制，如CBAM（Convolutional Block Attention Module），以便在特徵提取過程中更好地聚焦於重要的區域。這可以幫助模型在低對比度環境中更有效地識別缺陷。
多尺度特徵融合：通過多尺度特徵融合技術，將不同層次的特徵進行結合，這樣可以提高模型對於小型缺陷的檢測能力，特別是在邊界模糊的情況下。
模型微調：在特定的低對比度和模糊邊界數據集上進行微調，這樣可以使模型更好地適應特定的環境條件，從而提高檢測性能。