本文提出的補充學習方法可以通過幾種方式擴展到其他類型的視覺任務中。首先，在物體檢測以外的任務，如圖像分割或行為識別，可以利用補充學習來增強特徵表示。例如，在圖像分割中，可以通過引入多尺度的補充特徵來提高對小物體的分割精度。其次，對於行為識別任務，可以利用時間序列中的補充學習來捕捉不同時間步驟之間的關聯性，從而提高對複雜行為的識別能力。此外，補充學習的概念也可以應用於多模態學習中，例如將視覺信息與語音或文本信息結合，通過補充不同模態的信息來增強模型的整體性能。這些擴展不僅能提高各類視覺任務的性能，還能促進不同任務之間的知識共享。