في هذه الورقة، نقترح استغلال مهام متعددة مرتبطة للكشف الدقيق عن الكائنات ثلاثية الأبعاد باستخدام أجهزة استشعار متعددة. نحو هذا الهدف، نقدم معمارية قابلة للتعلم من الطرف إلى الطرف تحلل مسائل الكشف عن الكائنات ثنائية وثلاثية الأبعاد، بالإضافة إلى تقدير الأرض وتكملة العمق. تُظهر تجاربنا أن جميع هذه المهام مكملة لبعضها البعض، وتساعد الشبكة على تعلم تمثيلات أفضل من خلال دمج المعلومات على مستويات مختلفة. وبشكل مهم، فإن منهجنا يتصدر معيار KITTI في الكشف عن الكائنات ثنائي الأبعاد والثلاثي الأبعاد والكائنات في الإسقاط المفتوح (BEV)، مع الحفاظ على الأداء في الزمن الحقيقي.