是的，TiCoSS的創新技術可以應用於其他多任務聯合學習框架中，以提升整體性能。具體而言：
緊耦合特徵融合策略：TiCoSS中的緊耦合特徵融合策略可以被應用於其他需要同時處理多個任務的框架中，通過有效地融合不同任務的特徵來提高整體性能。
層次化深度監督策略：這一策略可以幫助其他多任務學習模型更好地利用不同層次的特徵，從而加速模型的收斂並提高預測準確性。
耦合緊縮損失函數：這種損失函數的設計理念可以被借鑒到其他多任務學習中，通過強化任務之間的相互依賴性來提升整體性能。
動態特徵選擇和共享：這一技術可以在多任務學習中促進不同任務之間的特徵共享，從而減少計算開銷並提高模型的效率。
自適應學習策略：TiCoSS中的自適應學習策略可以幫助其他多任務學習框架在不同任務之間進行更有效的權重調整，從而提升整體性能。
總之，TiCoSS的創新技術不僅能夠提升語義分割和立體匹配的性能，還能在其他多任務聯合學習框架中發揮重要作用，促進整體性能的提升。