一种基于对比学习的小样本图像分类方法

本发明提出基于对比学习的小样本学习方法。该方法在小样本学习的第一阶段应用监督对比学习进行预处理。特征提取使用监督对比和微调的动态组合，而分类器执行适应使用TIM损失。经过实验分析，本发明是数据高效的(即，在小数据集上工作良好)，同时在大数据集上保持有竞争力的准确性性能。本发明在Mini‑ImageNet和CUB数据集上取得了新的最先进的结果。