فهم المشهد في الوقت الحقيقي أصبح ضرورياً في العديد من التطبيقات مثل القيادة الذاتية. في هذا البحث، نقترح معمارية عميقة تُسمى BlitzNet (شبكة البليتز)، والتي تقوم بتحديد الكائنات والتقسيم الدلالي في عملية تغذية واحدة، مما يسمح بالحسابات الفورية. بالإضافة إلى المكاسب الحسابية الناجمة عن وجود شبكة واحدة لتنفيذ عدة مهام، نوضح أن تحديد الكائنات والتقسيم الدلالي يستفيدان من بعضهما البعض فيما يتعلق بدقة النتائج. تظهر النتائج التجريبية لقواعد البيانات VOC و COCO أداءً رائدًا في تحديد الكائنات والتقسيم بين أنظمة الوقت الحقيقي.