Cobweb/4V的設計理念和學習機制使其在視覺任務中展現出良好的性能，特別是在圖像分類任務上。由於其基於人類概念形成的原理，Cobweb/4V能夠有效地進行增量學習，這意味著它可以在不遺忘先前學習的知識的情況下，持續學習新概念。因此，這種特性使得Cobweb/4V有潛力推廣到其他視覺任務，如物體檢測和圖像分割等。
在物體檢測任務中，Cobweb/4V可以利用其樹狀結構來組織和分類不同的物體類別，並且能夠在面對新物體類別時，快速適應而不會忘記舊有的物體類別。這種增量學習的能力使得Cobweb/4V在處理動態環境或不斷變化的數據集時，能夠保持穩定的性能。此外，Cobweb/4V的張量表示法也使其能夠高效處理高維數據，這對於物體檢測等需要處理複雜圖像的任務尤為重要。因此，Cobweb/4V的表現不僅限於圖像分類，還可以擴展到更廣泛的視覺任務中。