Amazon Rekognition是一种图像和视频分析服务，提供标识图像中物体、场景和面部特征的能力。标签检测是其中的一种功能，可以识别图像中的对象、场景和概念，并返回相应的标签。然而，有时候标签检测结果不准确或无法正确识别图像中的对象。

要解决这一问题，可以尝试以下几种方法：

1. 调整阈值：在返回标签检测结果时，Amazon Rekognition会给出每个标签的信心分数（confidence score），表示该标签在图像中出现的概率。可以尝试调整信心分数的阈值，使其更低或更高，以控制标签检测结果的准确性。

示例代码：

response = rekognition.detect_labels( Image={ 'S3Object': { 'Bucket': bucket_name, 'Name': object_key } }, MaxLabels=10, MinConfidence=75 )

上面的代码示例中，将信心分数的最低值设置为75，可以保证返回的标签结果准确性较高。

2. 增加训练数据：Amazon Rekognition的精度和准确性可以通过增加训练数据来提升。可以尝试将更多的图像数据添加到Amazon Rekognition的训练数据集中，使其具有更好的识别能力。

示例代码：

response = rekognition.create_collection( CollectionId='my-collection' )

response = rekognition.index_faces( CollectionId='my-collection', Image={ 'S3Object': { 'Bucket': bucket_name, 'Name': object_key } }, ExternalImageId='my-face', DetectionAttributes=['ALL'] )

上面的代码示例中，创建了一个名为“my-collection