إن فصل الانعكاسات من صورة واحدة (SIRS)، باعتباره مهمة تمثيلية لفصل المصادر العمياء، يهدف إلى استرجاع طبقتين، أي الطبقة المنقولة والطبقة المنعكسة، من ملاحظة مختلطة واحدة، وهو أمر يُعد صعبًا بسبب الطبيعة غير المحددة جيدًا (ill-posed) بشكل كبير. تُقدّم الحلول القائمة على التعلم العميق عادةً استرجاع الطبقات المستهدفة بشكل منفصل، أو مع بعض الاعتبارات في نهاية الإخراج، مع القليل من الاهتمام التفاعلي بين المسارين/الفرعين. وللتمكّن من استغلال المعلومات بكفاءة أكبر، تقدّم هذه الدراسة استراتيجية تفاعلية عامة ومبسطة، تُسمّى $\textit{Your Trash Is My Treasure}$Your Trash Is My Treasure (YTMT)، لبناء شبكات تحليل ثنائية المسار. وبشكل مفصّل، نفرض صراحةً تواصلًا بين المسارين بشكل كتلي (block-wisely). مستوحاة من الخاصية الجمعية بين المكونين، يمكن بناء المسار التفاعلي بسهولة من خلال نقل المعلومات المُعطّلة بواسطة وحدة التفعيل ReLU من مسار واحد إلى الآخر، بدلًا من التخلّص منها. أُجريت دراسات تحليلية (ablation studies) ونتائج تجريبية على مجموعات بيانات SIRS الشهيرة لتوضيح فعالية YTMT، وتكشف عن تفوقها مقارنةً بالبدائل المتطورة الأخرى. وتم تنفيذ التطبيق بسهولة، ويمكن الوصول إلى الكود المصدري بشكل عام عبر الرابط: $\href{https://github.com/mingcv/YTMT-Strategy}{\textit{https://github.com/mingcv/YTMT-Strategy}}$\href.