深度学习无监督图像分割综述

深度学习无监督图像分割是近年来图像分割领域的研究热点之一。与有监督学习方法相比，无监督学习方法不需要标注的数据，因此在实际应用中更加灵活和高效。下面是一些深度学习无监督图像分割的综述：

1. “Deep learning for unsupervised image segmentation” （CVPR 2017）
这篇论文提出了一个基于深度学习的无监督图像分割方法。该方法基于自编码器框架，利用重构误差和图像的局部统计信息来进行分割。实验结果表明，该方法在多个数据集上取得了优秀的性能。

2. “Unsupervised deep learning for optical flow estimation and image segmentation”（CVPR 2018）
该论文提出了一种基于深度学习的无监督图像分割方法。该方法结合了光流估计和图像分割任务，利用无监督学习方法学习光流估计和图像分割网络。实验证明，该方法在多个数据集上取得了优秀的性能。

3. “Unsupervised deep image segmentation with clustered discriminative non-negative matrix factorization”（ICCV 2019）
该论文提出了一种基于聚类分析和判别因子非负矩阵分解的无监督图像分割方法。该方法通过学习图像的非负表示来进行分割，同时采用聚类分析来提高分割的准确性。实验证明，该方法在多个数据集上取得了优秀的性能。

4. “Unsupervised deep learning for image segmentation using convolutional autoencoders”（IEEE Access 2020）
该论文提出了一种基于卷积自编码器的无监督图像分割方法。该方法利用卷积自编码器来学习图像的表示，并采用聚类分析来进行分割。实验证明，该方法在多个数据集上取得了优秀的性能。

总的来说，深度学习无监督图像分割是一个重要的研究方向，未来还有很大的发展空间。