Der vorgeschlagene Ansatz zur Selbstkalibrierung der Konfidenz könnte auf andere kontinuierliche Lernprobleme wie Segmentierung oder Objekterkennung erweitert werden, indem er an die spezifischen Anforderungen dieser Probleme angepasst wird. Zum Beispiel könnte für die Segmentierung die Selbstkalibrierung der Konfidenz auf die Vorhersagen von Segmentierungsmasken angewendet werden. Dies könnte dazu beitragen, die Genauigkeit der Segmentierung zu verbessern, indem übermäßig selbstbewusste Vorhersagen korrigiert werden. Für die Objekterkennung könnte der Ansatz verwendet werden, um die Zuverlässigkeit der Klassifizierungsergebnisse zu verbessern, insbesondere bei inkrementellen Lernszenarien, in denen neue Klassen hinzugefügt werden. Durch die Anpassung der Methode an die spezifischen Merkmale und Anforderungen von Segmentierung und Objekterkennung könnte die Selbstkalibrierung der Konfidenz dazu beitragen, die Leistung und Robustheit dieser Systeme zu verbessern.