在深度学习的语义分割任务中，涂鸦监督具体是如何工作的？PSI框架是如何利用上下文依赖性来提高图像分割的准确度和精细度的？

在深度学习的语义分割任务中，涂鸦监督是一种半监督学习方法，它通过用户提供的少量像素级注释（即涂鸦）来指导模型学习。这种方式相比于传统的全监督学习，大幅减少了人工注释的工作量，同时能够保留足够的信息来指导模型学习图像中的语义类别分布。在《渐进式分割推理：涂鸦监督下的像素级语义分割新方法》中，提出了PSI框架，该框架特别强调了上下文依赖性的利用，以提高图像分割的准确度和精细度。

参考资源链接：[渐进式分割推理：涂鸦监督下的像素级语义分割新方法](https://wenku.csdn.net/doc/6ydggpcaai?spm=1055.2569.3001.10343)

PSI框架通过两步来结合上下文依赖性：首先是上下文模式传播，这一步通过图形模型来关联不同粒度的上下文模式，允许模型理解和利用图像中的空间和语义信息。这种方法可以提高像素标签预测的准确性，尤其是对于那些具有明显视觉模式的区域。其次，PSI框架利用了语义标签扩散，这是一种动态学习的自适应决策策略，它基于像素的高置信度分数来逐步传播初始注释种子。这样，即使在标签信息较少的情况下，也能通过模型迭代的方式逐渐完善分割结果。

该框架的渐进性使得模型能够在处理图像的过程中逐步获得对上下文的深入理解，从而不断提升分割的质量。通过结合上下文模式传播和语义标签扩散，PSI框架不仅降低了对大量全注释样本的需求，而且在涂鸦监督的条件下实现了更为精准和详细的像素级语义分割。这种结合深度学习和图形模型的技术突破，为语义分割领域提供了新的研究方向和实用工具。

参考资源链接：[渐进式分割推理：涂鸦监督下的像素级语义分割新方法](https://wenku.csdn.net/doc/6ydggpcaai?spm=1055.2569.3001.10343)