BRAU-Net++的架構設計使其具備了良好的通用性，除了在醫療影像分割中的應用外，還可以擴展到其他視覺任務，如自然圖像分割和物體檢測等。具體應用包括：
自然圖像分割：BRAU-Net++可以用於自然圖像的語義分割任務，通過其強大的特徵提取能力和多尺度特徵融合，能夠有效地識別和分割圖像中的不同物體。
物體檢測：在物體檢測任務中，BRAU-Net++可以作為特徵提取網絡，與檢測頭（如YOLO或Faster R-CNN）結合，提供高質量的特徵表示，從而提高檢測精度。
場景理解：BRAU-Net++的結構也適合用於場景理解任務，通過對場景中各個元素的分割和識別，幫助實現更高層次的語義理解。
視頻分析：在視頻分析中，BRAU-Net++可以用於動作識別和場景變化檢測，通過對視頻幀的逐幀分析，提取時間序列中的關鍵特徵。
總之，BRAU-Net++的靈活性和強大的特徵學習能力使其在多種視覺任務中都具有潛在的應用價值。