POMONAG的方法可以通過幾個關鍵步驟擴展到其他電腦視覺任務，如圖像分割和物體檢測。首先，需調整Meta-Dataset的構建方式，以包含針對這些特定任務的數據集和相應的標註信息。例如，對於圖像分割任務，可以使用標註好的分割數據集（如COCO或Pascal VOC），並將其與不同的神經網絡架構進行配對，生成包含分割精度、參數數量、MACs和推理延遲等指標的Meta-Dataset。
其次，性能預測器需要進行相應的調整，以便能夠準確預測針對分割和物體檢測任務的性能指標。這可能涉及到使用不同的模型架構或訓練策略，以適應這些任務的特定需求。此外，POMONAG的多目標反向擴散指導過程也需要根據新任務的特性進行調整，以確保在生成架構時能夠同時考慮到準確性和計算效率等多個目標。
最後，進行大量的實驗和評估，以驗證擴展後的POMONAG在這些新任務上的有效性和效率，並根據實驗結果進行進一步的優化和調整。