Caterpillar 모델의 아키텍처 설계 원리는 지역적 및 전역적 정보의 효과적인 통합에 중점을 두고 있습니다. SPC 모듈을 통해 지역적 정보를 병렬적으로 집계하고, sMLP 모듈을 통해 전역적 정보를 처리함으로써 두 가지 정보를 명확히 분리하여 최적화합니다. 이러한 설계 원리는 다른 도메인에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 의료 영상 분석이나 자율주행차의 비전 시스템과 같은 분야에서도 지역적 및 전역적 특징을 동시에 고려하는 것이 중요합니다. 이러한 도메인에서는 Caterpillar 모델의 구조를 활용하여, 지역적 세부 사항과 전역적 패턴을 동시에 분석함으로써 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다. 또한, 다양한 데이터셋에 대한 전이 학습을 통해 특정 도메인에 맞게 모델을 조정할 수 있으며, 이는 Caterpillar 모델의 유연성을 더욱 높이는 데 기여할 것입니다.