本研究論文は、単一のカメラを使用して同時に行う深度推定とセマンティックセグメンテーションを可能にする革新的なマルチタスク学習フレームワークを提示します。提案されたアプローチは、共有エンコーダー-デコーダー構造に基づいており、計算効率を損なうことなく深度推定とセマンティックセグメンテーションの精度を向上させるために様々な技術を統合しています。さらに、本論文では敵対的訓練コンポーネントが組み込まれており、クリティックネットワークを持つワッサースタインGAN（Wasserstein GAN）フレームワークを用いてモデルの予測を洗練しています。このフレームワークは、屋外のCityscapesデータセットと屋内のNYU Depth V2データセットの2つのデータセットで徹底的に評価され、両方のタスクにおいて既存の最先端手法を上回る性能を示しました。また、事前学習戦略、クリティックの導入、対数深度スケーリング、および高度な画像拡張などの異なるコンポーネントの貢献度を分析するための削減実験も行いました。これにより提案されたフレームワークについてより深い理解を得ることができます。関連するソースコードは以下のURLからアクセス可能です: \url{https://github.com/PardisTaghavi/SwinMTL}。