一种船舶多模态数据标签受限下的自适应主动学习方法

本发明实施例公开了一种船舶多模态数据标签受限下的自适应主动学习方法，包括获取无标签多模态船舶数据及特征，构建自适应损失函数，训练自适应自监督模型，提取船舶数据特征，实现特征聚合；对未标记数据特征集合进行聚类分析，引入最邻近聚类距离差指标对未标记数据进行排序；依据已标记数据在决策任务模型的最大性能表现设计动态平衡因子，联合排序结果生成自适应动态子池，根据子池中的未标记船舶多模态数据在决策任务模型上的最低最大后验概率从子池中选择样本进行标记；更新数据标记结果与决策任务模型，重复步骤S3，直至标记数量满足预先设定值，本发明优化无标签数据的标注过程，以解决海量船舶无标签数据标注成本高和效果差问题。