INTRの性能を向上させるためには、いくつかのモデル拡張や学習手法が考えられます。まず、より多くのクラス固有のクエリを導入し、モデルがより多くのクラスに対応できるようにすることが考えられます。また、より複雑な注意機構や畳み込み層を導入して、モデルがより微細な特徴を捉えるようにすることも有効です。さらに、トランスフォーマーの他の構成要素を組み込んで、モデルの表現力を向上させることも考えられます。また、より多くのデータや正則化手法を使用してモデルを安定化させることも性能向上に役立つでしょう。