在實際應用中，平衡OrientedFormer的準確性和推理效率以滿足實時性要求，可以考慮以下幾個策略：
模型壓縮：通過模型剪枝、量化和知識蒸餾等技術來減少模型的大小和計算量，這樣可以提高推理速度，同時保持較高的準確性。
輕量級架構：選擇輕量級的骨幹網絡，如MobileNet或EfficientNet，這些網絡在保持較高準確性的同時，能夠顯著提高推理效率。
多階段推理：實施多階段推理策略，首先使用較快的模型進行粗略檢測，然後對檢測到的物體進行更精細的檢測，這樣可以在保證準確性的同時提高整體推理速度。
硬件加速：利用GPU、TPU或FPGA等硬件加速技術來提高推理速度，這樣可以在實時應用中獲得更好的性能。
動態計算：根據輸入數據的複雜性動態調整計算資源，對於簡單場景使用較少的計算資源，而對於複雜場景則使用更多的計算資源，這樣可以在不同場景下達到最佳的準確性和效率平衡。