要進一步提高交通號誌偵測模型在實際道路上的泛化能力，可以採取以下幾個策略：
多樣化訓練數據集：擴展訓練數據集的多樣性，包含不同的天氣條件、時間（白天和夜晚）、不同的交通情況和地理環境。這樣可以使模型在面對各種實際場景時更具適應性。
增強數據技術：使用數據增強技術，如隨機裁剪、旋轉、顏色變換和模糊處理，來增加訓練數據的多樣性。這些技術可以幫助模型學習到更具魯棒性的特徵。
遷移學習：利用在大型數據集上預訓練的模型，然後在特定的交通號誌數據集上進行微調。這樣可以利用預訓練模型的特徵提取能力，從而提高在特定任務上的性能。
實時監控與反饋：在實際應用中，持續監控模型的表現，並收集錯誤預測的數據進行分析。這些數據可以用來進一步訓練和優化模型，從而提高其在新場景中的泛化能力。
集成學習：結合多個模型的預測結果，通過集成學習技術來提高整體的預測準確性。這樣可以減少單一模型的偏差，增強模型的穩定性。