TiCoSSは、セマンティックセグメンテーションとステレオマッチングを統合した強力なフレームワークであり、その基盤を活かして3D物体検出やインスタンスセグメンテーションなどの高度な知覚タスクに拡張することが可能です。具体的には、TiCoSSのTGF（Tightly-Coupled Gated Fusion）戦略を利用して、異なる視点から得られる特徴を効果的に融合し、物体の境界や形状をより正確に捉えることができます。また、HDS（Hierarchical Deep Supervision）戦略を適用することで、異なる解像度の特徴マップを活用し、物体検出の精度を向上させることが期待されます。さらに、CT（Coupling Tightening）損失を調整することで、物体検出やインスタンスセグメンテーションに特化した損失関数を設計し、タスク間の相互作用を強化することができるでしょう。このように、TiCoSSのアーキテクチャを基にした拡張は、3D物体検出やインスタンスセグメンテーションにおいても高いパフォーマンスを発揮する可能性があります。