要進一步提高CCDepth的推理效率，同時保持高精度，可以考慮以下幾個策略：
模型剪枝與量化：通過剪枝技術去除不必要的神經元或連接，減少模型的參數數量，從而降低計算複雜度。此外，量化技術可以將浮點數權重轉換為低精度表示（如INT8），這樣可以顯著提高推理速度，特別是在邊緣設備上。
知識蒸餾：利用知識蒸餾技術，將大型模型的知識轉移到一個更小的模型中。這樣可以在保持模型性能的同時，減少計算需求。
改進CRATE模塊的計算效率：對CRATE模塊進行優化，例如通過減少每層的計算量或使用更高效的注意力機制，來降低計算複雜度。
多尺度推理：在不同的尺度上進行推理，僅在需要的區域進行高解析度計算，這樣可以在保持精度的同時減少不必要的計算。
硬體加速：利用專用硬體（如GPU、TPU或FPGA）來加速推理過程，這樣可以在不影響精度的情況下顯著提高推理速度。
通過這些方法，可以在保持CCDepth高精度的同時，顯著提高其推理效率。