是的，本文提出的相似性度量可以應用於其他計算機視覺任務，如3D重建和目標檢測。具體應用如下：
3D重建：在3D重建任務中，相似性度量可以用來評估不同視角之間的冗餘性，從而選擇最具信息量的視角進行重建。這樣可以提高重建的效率和質量，特別是在處理複雜場景時。
目標檢測：在目標檢測中，相似性度量可以幫助選擇最具代表性的圖像或視角，從而提高檢測模型的準確性。通過分析不同圖像之間的相似性，可以更好地理解場景中的物體分佈，進而提高檢測性能。
多視角學習：在多視角學習中，該相似性度量可以用來選擇最具多樣性的視角進行訓練，從而增強模型的泛化能力。這對於需要從多個視角進行學習的任務尤為重要，如行為識別和場景理解。
總之，本文提出的相似性度量具有廣泛的應用潛力，可以為多種計算機視覺任務提供支持。