単一画像からの反射成分分離（Single Image Reflection Separation; SIRS）は、代表的なブランクソース分離タスクであり、一つの混合観測から透過成分と反射成分の二つの層を復元することを目的としている。この問題は、極めて不適切な定式化（ill-posed nature）を持つため、高い難易度を有している。従来の深層学習に基づく手法は、主に各ターゲット層を個別に復元するアプローチを採用しており、出力段階で相互作用を考慮する場合も少なく、二つのストリーム／ブランチ間の相互作用を十分に捉えていないのが一般的である。本研究では、情報のより効率的な活用を実現するため、双ストリーム分解ネットワークの構築を目的とした、汎用的かつ簡潔なインタラクティブ戦略「Your Trash Is My Treasure（YTMT）」を提案する。具体的には、二つのストリームがブロック単位で相互に通信するように明示的に制約する。透過成分と反射成分の加算性に着想を得て、ReLUによる活性化の抑制（deactivation）によって捨てられがちな情報を単に破棄するのではなく、一方のストリームから他方のストリームへと転送する形で、インタラクティブパスを容易に構築可能である。広く用いられるSIRSデータセットを用いたアブレーションスタディおよび実験結果により、YTMTの有効性が実証され、他の最先端手法と比較して優れた性能を示すことが明らかになった。実装は非常に簡潔であり、本研究のコードは公開されており、以下のURLから入手可能である：\href{https://github.com/mingcv/YTMT-Strategy}{\textit{https://github.com/mingcv/YTMT-Strategy}}。