نُقدّم معمارية جديدة وفعّالة للتصنيف الدلالي، تعتمد على معمارية "النهر" (Waterfall) لتمديد المساحات الأتروسية، والتي تحقق زيادة ملحوظة في الدقة مع تقليل عدد معاملات الشبكة وحجم الذاكرة المستهلكة. وتستفيد المعمارية المقترحة "النهر" من كفاءة التصفية التدريجية في البنية المتسلسلة (السلسلية)، مع الحفاظ على مجالات الرؤية متعددة المقاييس المماثلة لتلك الموجودة في التكوينات الهرمية المكانية. علاوةً على ذلك، لا تعتمد طريقة عملنا على مرحلة ما بعد المعالجة باستخدام الحقول العشوائية الشرطية (Conditional Random Fields)، مما يقلل بشكل إضافي من التعقيد ووقت التدريب المطلوب. ونُظهر أن نهج "النهر" مع هيكل أساسي من نوع ResNet يُعد معمارية قوية وفعّالة للتصنيف الدلالي، حيث تُحقّق نتائج من الطراز الرائد (state-of-the-art) مع تقليل كبير في عدد المعاملات، وذلك على مجموعتي بيانات Pascal VOC وCityscapes.