在目标检测任务中，如果模型无法很好的识别出电话线线缆，有几种可能的解决方案。

1. 数据增强：通过对训练数据进行随机旋转、缩放、平移等操作来增加模型的鲁棒性。

2. 更多数据：增加更多的训练数据，特别是在边界条件下的数据。

3. 尝试不同的网络结构：比如使用其他的目标检测模型，如Faster R-CNN, RetinaNet等。

4. 对标签进行手工校正或再标记: 检查你所有的数据标签是否正确,有没有被误标记或漏标记。

5. 将训练好的模型与其他模型进行融合，并综合处理预测结果。

6. 考虑使用无监督方法， 如 self-supervised and unsupervised le