التمييز البانورامي المدرك للأجزاء (PPS) يتطلب (أ) تقسيم وتصنيف كل كائن في المقدمة ومنطقة الخلفية في الصورة، و(ب) تقسيم وتصنيف جميع الأجزاء داخل الكائنات في المقدمة وإرتباطها بكائناتها الأم. تتعامل الطرق الحالية مع PPS من خلال إجراء التقسيم على مستوى الكائن والتقسيم على مستوى الأجزاء بشكل منفصل. ومع ذلك، فإن توقعاتها على مستوى الأجزاء ليست مرتبطة بكائناتها الأم الفردية. لذلك، فإن هدف التعلم لديها ليس متوافقًا مع هدف مهمة PPS، مما يؤثر سلبًا على أداء PPS. لحل هذه المشكلة وتحقيق توقعات أكثر دقة لـ PPS، نقترح التمييز البانورامي المدرك للأجزاء المتوافق مع المهمة (TAPPS). يستخدم هذا الأسلوب مجموعة من الاستعلامات المشتركة للتنبؤ المشترك بـ (أ) المقاطع على مستوى الكائن، و(ب) المقاطع على مستوى الأجزاء داخل تلك الكائنات نفسها. نتيجة لذلك، يتعلم TAPPS التنبؤ بالمقاطع على مستوى الأجزاء المرتبطة بكائناتها الأم الفردية، مما يتوافق هدف التعلم مع هدف المهمة ويسمح لـ TAPPS باستغلال تمثيلات الكائن-الجزء المشتركة. من خلال التجارب، نظهر أن TAPPS يتفوق بشكل كبير على الطرق التي تتنبأ بالكائنات والأجزاء بشكل منفصل، ويحقق نتائج جديدة رائدة في مجال PPS.