在實際部署中，平衡EME方法的性能和效率可以通過以下幾個策略來實現：
根據應用需求調整模型大小：根據具體的應用場景需求，選擇合適的模型大小和結構。例如，在資源有限的邊緣設備上，可以選擇較小的模型以提高推理速度，而在性能要求較高的場景中則可以使用更大的模型。
動態推理策略：根據實時環境的變化，動態調整推理策略。例如，在需要快速反應的場景中，可以選擇較低的解析度進行推理，而在需要高精度的場景中則可以提高解析度。
模型壓縮和加速技術：應用模型壓縮技術（如剪枝、量化）和加速技術（如知識蒸餾）來減少模型的計算量和存儲需求，從而提高推理效率。
多任務學習：通過多任務學習的方式，將不同的任務整合到同一模型中，這樣可以在保持性能的同時提高效率。例如，將物體檢測和語義分割整合到一個模型中進行訓練和推理。
實時監控和調整：在實際部署中，實時監控模型的性能和效率，根據實際運行狀況進行調整，以確保在不同場景下都能達到最佳的性能和效率平衡。
通過這些策略，可以有效地平衡EME方法的性能和效率，滿足不同應用場景的需求，實現更好的實際應用效果。