提案されたPanDepthモデルは自動運転アプリケーションに多くの利点をもたらします。まず第一に、3D環境の意味的理解が不可欠であり、Panoptic SegmentationやDepth Completionといった機能を組み合わせることでこの理解を実現します。これは道路上および周囲の物体や物質の距離推定だけでは不十分であり、シーン内のオブジェクトや物質（"things" および "stuff"） の種類や位置関係も把握する必要があるからです。さらに、共同学習手法によって異種データ入力（RGB画像と希少深度マップ）から情報収集し各タスク間で特徴量共有することで効率的かつ包括的な処理が可能です。