使用神经网络的图像分割总是有监督的吗？

使用神经网络的图像分割不一定总是有监督的。图像分割是将图像中的像素分配到不同的语义类别或对象的过程。在有监督的图像分割中，我们需要有标注好的训练数据，即每个像素都被标注了其所属的类别或对象。这些标注数据被用来训练神经网络，使其能够学习到像素与类别之间的关系。

然而，有监督的图像分割需要大量的标注数据，而且标注过程通常是耗时且费力的。为了解决这个问题，研究人员提出了一些无监督或半监督的图像分割方法。这些方法利用图像的统计特性、纹理信息、颜色信息等进行分割，而不需要标注数据。例如，基于聚类的方法、基于图割的方法、基于超像素的方法等都属于无监督或半监督的图像分割方法。

无监督或半监督的图像分割方法虽然不需要标注数据，但其准确性可能不如有监督的方法。因此，在实际应用中，根据具体的需求和可用的资源，可以选择适合的图像分割方法。