Amazon Rekognition自定义标签是一种强大的工具，可用于训练自己的图像识别模型。单一类对象检测模型是其中一种常见的应用场景。然而，有时训练模型时会遇到“可用标签太少”的错误。这通常是由于数据集中的标签数量过少或者不平衡引起的。

要解决这个问题，可以考虑以下几种方法：

1. 增加数据集的标签数量和多样性：尽可能多地收集与想要检测的对象相关的标记，并确保它们在所有角度、尺寸和背景下都有足够的表示。

2. 手动减少标签的数量：如果数据集中存在多个相似的标签，则可以手动选择其中一些来保持标记的平衡。

3. 调整模型的参数：调整模型的参数以提高收敛速度和预测准确率。例如，可以尝试使用更深层的神经网络，并增加损失函数的权重。

以下是一个增加数据集多样性的代码示例，以避免单一类对象检测模型中“可用标签太少”的错误：

import boto3
import urllib.request
import uuid
import json

client = boto3.client('rekognition')

# Replace with the S3 Bucket Name
bucket = 'my-bucket'

# Add labels to the training set
labels = ['dog', 'cat', 'flower', 'tree']

for label in labels:
    # Set up a query against the search API endpoint
    query = {
        "labels": [
            {
                "name": label
            }
        ],
        "pageSize": len(labels) * 100,  # Set the