Die Integration von Multi-Task-Lernen in der 3D-Vision kann weiter optimiert werden, indem Forscher innovative Architekturen und Trainingsstrategien entwickeln, die die Interaktion zwischen verschiedenen Aufgaben maximieren. Durch die Schaffung von Netzwerkstrukturen, die die gemeinsame Nutzung von Merkmalen zwischen verschiedenen Aufgaben erleichtern, können Modelle effizienter trainiert werden. Darüber hinaus können fortschrittliche Optimierungsalgorithmen und Regularisierungstechniken eingesetzt werden, um die Leistung und Generalisierungsfähigkeit von Multi-Task-Modellen zu verbessern. Die Verwendung von Transferlernen und Meta-Lernen kann auch dazu beitragen, die Integration von Multi-Task-Lernen in der 3D-Vision zu optimieren, indem Wissen zwischen verschiedenen Aufgaben effektiv übertragen wird.