在不增加計算複雜度的情況下，可以考慮以下幾種方法來進一步強化語義分割和立體匹配任務之間的耦合：
輕量級特徵融合策略：採用輕量級的特徵融合方法，如通道注意力機制，來選擇性地加強語義分割和立體匹配的特徵，這樣可以在保持計算效率的同時，增強兩者之間的耦合。
共享特徵層：在網絡架構中設計共享的特徵層，讓語義分割和立體匹配任務可以共同利用某些中間特徵，這樣可以減少冗餘計算，並促進信息的交互。
簡化的深度監督策略：在深度監督中，使用較少的輔助分類器，並將其設計為共享的，這樣可以減少計算負擔，同時仍然能夠促進兩個任務之間的耦合。
動態特徵選擇：根據當前的輸入數據動態選擇最相關的特徵進行融合，這樣可以在不增加計算量的情況下，根據場景的不同需求調整特徵的使用。
優化損失函數：設計一個更為精簡的損失函數，將語義分割和立體匹配的損失進行有效的結合，這樣可以在訓練過程中強化兩者的耦合，而不需要額外的計算開銷。