一种基于零样本学习的运动数据标注方法、设备及介质

本发明涉及一种基于零样本学习的运动数据标注方法、设备及介质，该方法中包括：采集具有标签的人体运动数据，并提取标签特征和运动特征；基于各标签对应的正样本对和负样本对构建训练集；构建基于对比学习的神经网络模型，设定模型的输入为所有标签特征组成的参考特征集合和运动数据的运动特征，模型的输出为运动数据所属的标签类别；通过训练集对模型进行训练；当需要对运动数据进行标注时，提取待标注运动数据的运动特征后，结合参考特征集合共同输入训练后的模型，将模型的输出作为待标注运动数据的标签；当接收到新增标签类型时，提取其标签特征添加至参考特征集合。本发明提高了模型的泛化能力，降低了数据标注成本。