要進一步提高Seg-HiRes-Grad CAM在運行時間和最小分辨率方面的性能，可以考慮以下幾個策略：
模型優化：通過使用更高效的神經網絡架構（如MobileNet或EfficientNet）來減少計算量，從而提高運行速度。這些模型在保持準確度的同時，能夠顯著降低計算需求。
特徵圖的選擇：在計算Seg-HiRes-Grad CAM時，選擇較淺層的特徵圖而非最深層的特徵圖，因為淺層特徵圖通常具有較高的空間分辨率，能夠提供更多的細節信息，這樣可以在較低的分辨率下仍然獲得良好的解釋性。
圖像預處理：對輸入圖像進行適當的預處理，如圖像縮放和裁剪，以確保在不損失重要信息的情況下，將圖像調整到合適的分辨率，這樣可以減少計算負擔。
並行計算：利用GPU的並行計算能力，將計算任務分配到多個處理單元上，從而加快運行速度。
量化和剪枝：通過模型量化和剪枝技術來減少模型的大小和計算需求，這樣可以在保持性能的同時提高運行效率。