نقدّم منهجية جديدة وسهلة للغاية لتصنيف المُستنسخات في الصور. بالمقارنة مع مهام التنبؤ الكثيفة الأخرى، مثل التصنيف الشامل (semantic segmentation)، فإن العدد غير المحدود من المستنسخات هو ما جعل تصنيف المستنسخات أكثر تعقيدًا. لتنبؤ قناع (mask) لكل مستنسخ، تتبع الطرق السائدة إما استراتيجية "الكشف ثم التصنيف" المستخدمة في Mask R-CNN، أو التنبؤ أولاً بقناع الفئة ثم استخدام تقنيات التجميع لدمج النقاط في مستنسخات فردية. ننظر إلى مهمة تصنيف المستنسخات من منظور جديد تمامًا من خلال تقديم مفهوم "فئات المستنسخات"، الذي يُخصّص فئة لكل بكسل داخل مستنسخ وفقًا لموقعه وحجمه، مما يحوّل بشكل أنيق مسألة تصنيف قناع المستنسخ إلى مسألة قابلة للحل عبر التصنيف. وبذلك، تُفكّك مهمة تصنيف المستنسخات إلى مهام تصنيفتين. نُظهر إطارًا بسيطًا ومرنًا للغاية، يحقق أداءً قويًا، ويُحقق دقة مُساوية لـ Mask R-CNN، وتفوق في الدقة مُنَفّذات تصنيف المستنسخات الفردية الحديثة. نأمل أن يُصبح هذا الإطار البسيط والقوي معيارًا مرجعيًا (baseline) لعدة مهام التعرف على المستوى المستنسخ، إلى جانب تصنيف المستنسخات.