无监督予语义分割模型

无监督语义分割模型是一种不需要标注数据集的语义分割方法。传统的有监督语义分割需要大量标注数据集来训练模型，而无监督语义分割则通过其他方式来学习图像的语义信息。常见的无监督语义分割方法包括基于聚类的方法、基于图割的方法和基于生成对抗网络（GAN）的方法。这些方法通过利用图像的统计特征、空间连通性或生成对抗学习来实现无监督的语义分割。

基于聚类的方法将图像像素分为若干个簇，每个簇代表一个语义类别。这些方法利用像素之间的相似性来进行聚类，从而实现语义分割。常见的基于聚类的方法包括k-means聚类和谱聚类。

基于图割的方法利用图割算法将图像分割为不同的区域，并通过最小化分割边界上的能量函数来实现语义分割。这些方法通常需要预先定义一些特征，如颜色、纹理和边缘信息，并根据这些特征构建能量函数。

基于GAN的方法通过生成对抗学习的方式实现语义分割。生成器网络生成分割结果，判别器网络评估生成的结果与真实分割之间的差异，生成器通过反馈信号不断优化生成的结果，从而实现语义分割。

以上是几种常见的无监督语义分割模型，它们在不使用标注数据集的情况下能够实现图像的语义分割。