GateAttentionPose的創新技術，特別是Agent Attention模組和Gate-Enhanced Feedforward Block (GEFB)，可以有效地應用於其他視覺理解任務，如目標檢測和圖像分割。首先，Agent Attention模組的設計旨在提高計算效率並保持全局上下文建模，這對於目標檢測中的物體定位和分類至關重要。通過將Agent Attention集成到目標檢測框架中，可以在保持高準確度的同時，減少計算資源的消耗。
其次，GEFB的動態門控機制能夠根據場景的複雜性自適應地調整特徵流，這對於圖像分割任務中的邊界檢測和細節捕捉非常有幫助。這種特徵提取的增強能力使得模型能夠在不同的場景中更好地識別和分割物體，特別是在複雜背景或多物體重疊的情況下。
最後，將GateAttentionPose的多尺度特徵融合技術應用於目標檢測和分割，可以進一步提升模型在不同尺度物體上的表現，從而提高整體的檢測和分割精度。