一种语义指导的小样本图像分类方法

本发明公开了一种语义指导的小样本图像分类方法，利用数据增强方法对样本进行随机数据增强；利用双阶段语义指导数据增强方法对样本进行数据增强；对基域的训练集进行基础训练；对增强域的训练集进行增强训练；采用跨域交替训练交替进行步骤S300和S400训练模型，用于提升模型对不同领域的适应性和泛化能力的同时，减少过拟合的影响；将S500训练后的模型用于对特征融合模块的训练；模型训练完成后，利用增强测试集和支撑集进行特征融合，获取支撑集原型，用于在查询集进行小样本分类，最终得到分类结果。本发明通过结合强语义信息、跨域交替训练和特征融合，为小样本学习提供有效的解决方案，能够在数据稀缺的环境中提高模型的分类准确性和泛化能力。