السياق ضروري للتقسيم الدلالي. نظرًا للأشكال المتنوعة للكائنات والتخطيط المعقد لها في صور المشاهد المختلفة، فإن المقياس المكاني وأشكال السياقات المختلفة للكائنات تختلف بشكل كبير. ولهذا السبب، يكون جمع معلومات السياق المختلفة من منطقة محددة مسبقًا وثابتة غير فعّال أو غير كفؤ. في هذه الدراسة، نقترح إنشاء قناع دلالي متغير المقياس والشكل لكل بكسل لتحديد نطاق السياق الخاص به. ولتحقيق ذلك، نقدّم أولًا عملية تقوس زوجية جديدة لاستنتاج الارتباط الدلالي للزوج، وباستناد إلى ذلك نولد قناعًا شكليًا. وباستخدام النطاق المكاني المستنتج لمنطقة السياق، نقترح عملية تقوس متغير الشكل، حيث يتم التحكم في مجال الاستقبال (receptive field) بواسطة القناع الشكلي الذي يتغير وفقًا لملامح المدخلات. وبهذه الطريقة، يجمع الشبكة المقترحة معلومات السياق لكل بكسل من منطقته المرتبطة دلاليًا بدلًا من منطقة محددة مسبقًا وثابتة. علاوة على ذلك، تقدّم هذه الدراسة نموذجًا لتنظيف التصنيفات (labeling denoising) لتقليل التنبؤات الخاطئة الناتجة عن الخصائص منخفضة المستوى الضوضائية. وبلا إضافات مكثفة، تحقق الشبكة المقترحة أداءً جديدًا في مستويات الريادة (state-of-the-art) بشكل متسق على ستة مجموعات بيانات عامة للتقسيم.