要進一步提高IOR在非共現場景下的性能，可以考慮以下幾個方向：
增強生成樣本的多樣性：雖然IOR已經通過反向檢測器生成舊類別樣本，但可以進一步引入隨機性或變異性來增強生成樣本的多樣性。例如，通過改變生成過程中的隨機種子或引入不同的背景來生成多樣化的舊類別物體，這樣可以更好地模擬真實場景中的變化。
改進高價值知識蒸餾：目前的高價值知識蒸餾主要集中在生成物體的特徵上。可以考慮引入更多的上下文信息，例如利用圖像的全局特徵或其他輔助信息來輔助蒸餾過程，這樣可以更有效地捕捉舊類別物體的特徵。
結合其他增量學習技術：可以將IOR與其他增量學習技術結合，例如參數限制或記憶重播等方法，這樣可以進一步減少遺忘並提高檢測性能。這種結合可以利用不同方法的優勢，形成一個更強大的增量學習框架。