تُشكّل المواد الشفافة والشبه شفافة تحديات كبيرة أمام الخوارزميات الحالية لفهم المشهد وتقسيمه، نظرًا لغياب النسيج اللوني (RGB) فيها، مما يعيق استخلاص السمات ذات المعنى. في هذه الدراسة، نستغل التفاعلات بين الضوء والمواد الزجاجية التي توفر مؤشرات فريدة من نوعها تتعلق بالشدة والانسيابية (Polarization) لكل طول موجي من أطوال الموجات الضوئية المُلاحظة. نقدّم شبكة تعلم جديدة لتقسيم الزجاج، تُستَخدَم فيها كل من قيم الشدة الثلاثية (RGB) والمؤشرات الثلاثية للانسيابية الخطية، مستمدة من صورة واحدة فقط تم التقاطها دون افتراض أي حالة معينة للإضاءة. تعتمد البنية المعمارية الجديدة للشبكة على دمج ووزن ديناميكي للإشارات اللونية والانسيابية الثلاثية باستخدام وحدة جديدة للإرشاد العالمي والانتباه الذاتي متعدد المقاييس، كما تستخدم المعلومات السياقية عبر المجالات العالمية لتحقيق تقسيم قوي وموثوق. تم تدريب طريقة التقسيم وفحصها بشكل واسع على مجموعة بيانات جديدة كبيرة الحجم تشمل صورًا ملونة وبيانات الانسيابية (RGBP-Glass)، ونُظهر أن طريقة العمل تتفوّق على أحدث الأساليب في التقسيم بفارق كبير.