什么是涂鸦监督在深度学习中的语义分割中的作用，以及PSI框架如何有效结合上下文依赖性来提升分割效果？

涂鸦监督是一种在深度学习中用于语义分割的注释方式，它允许用户以更灵活和低成本的方式标注少量关键信息，有助于反映语义类别的分布。与传统的完全注释方式相比，涂鸦监督能够减少大量的人工标注工作，同时仍然保持良好的分割性能。PSI（渐进式分割推理）框架正是针对涂鸦监督下的语义分割问题而提出的，其核心在于利用图像的潜在上下文依赖性。

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框架通过两个关键线索来实现上下文依赖性的利用：上下文模式传播和语义标签扩散。上下文模式传播通过图形模型关联不同粒度的上下文模式，这有助于提高像素标签预测的准确性，即通过图形模型把图像的不同部分联系起来，考虑它们之间的相互影响。另一方面，语义标签扩散则侧重于利用像素的高置信度分数进行自适应的决策，使得初始的注释种子能够在图像中逐步传播，从而细化像素级别的标签。这两个线索在PSI框架中被模块化结合，并在闭环更新过程中相辅相成，实现像素级的标签推理。

PSI框架的渐进性质意味着模型能够逐渐增加对上下文的理解，从而在分割过程中提高准确性和精细度。结合了深度特征学习与传统图形模型的优势，PSI在公共涂鸦分割数据集上展现出了优越的性能。通过这种方式，PSI框架不仅提升了分割质量，还有效地降低了标注成本，对于推动语义分割领域的发展具有重要的意义。建议深入研究《渐进式分割推理：涂鸦监督下的像素级语义分割新方法》来获得更详尽的理解和操作指导。

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)