无监督语义分割综述语义分割是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在将图像中的每个像素分配给特定的语义类别。然而，传统的语义分割方法通常依赖大量标注数据，获取这些数据既费时又昂贵。无监督语义分割方法旨在通过不依赖标注数据或仅需少量标注数据的情况下，实现对图像的精确分割。这些方法通过利用数据的内在结构、图像特征和自监督学习技术，从大量未标注的数据中提取有用的信息，显著降低了对标注数据的依赖。本文综述了无监督语义分割的主要方法，包括基于聚类的方法、基于图割的方法、基于生成模型的方法、基于自监督学习的方法以及基于领域自适应性的方法。