结合主动学习的视觉场景理解是一种通过让模型主动选择最有价值的数据样本进行标注和训练的方法，从而减少标注成本并提高模型性能。这种方法在视觉场景理解任务中尤为重要，因为传统的监督学习需要大量标注数据，而主动学习能够智能地筛选关键样本，优化学习效率。通过结合主动学习策略，模型可以更高效地理解复杂场景中的物体、语义关系和上下文信息，适用于自动驾驶、智能监控和机器人导航等实际应用场景。