Seabed-Netは、浅水域のリモートセンシング画像を用いて、深度推定と海底分類を同時に行う統一的なマルチタスクフレームワークです。これまでのアプローチでは、深度や海底の分類を個別に扱っており、相互作用の利点を生かせていませんでした。Seabed-Netは、バスィメトリ推定とピクセルベースの海底分類のための二重ブランチエンコーダを搭載し、Attention Feature Fusionモジュールとウィンドウ化されたSwin-Transformerフュージョンブロックを通じて各タスクの特徴を統合します。また、動的なタスク不確実性重み付けを用いて目的をバランスさせています。複数の沿岸サイトでの評価において、従来のモデルや機械学習手法と比較して、RMSEを最大75%低下させ、海底分類精度を8%向上させるなどの結果を得ています。これにより、海底の生息環境や深度偏差が改善され、統合的な浅水域マッピングのための強力なソリューションを提供します。