HMNet的設計理念和架構使其具備潛力應用於其他計算機視覺任務，如全監督分割和物體檢測。具體來說：
全監督分割：HMNet可以通過調整其輸入和輸出結構來適應全監督分割任務。由於HMNet已經具備了強大的特徵融合能力，這使得它能夠有效地處理全監督分割中的複雜背景和多類別物體。
物體檢測：HMNet的Mamba塊可以用於捕捉物體邊界和上下文信息，這對於物體檢測任務至關重要。通過將HMNet與檢測框架（如Faster R-CNN或YOLO）結合，可以實現更高效的物體檢測，特別是在處理具有相似背景的物體時。
多任務學習：HMNet的架構也可以擴展到多任務學習中，通過同時進行分割和檢測任務，來提高模型的整體性能和效率。