利用类内类间信息的原型补足小样本图像分类

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摘要：基于度量学习的小样本学习方法中模型没有充分挖掘类内样本与类间样本的联系，将单个样本特征视作独立特征用作训练，导致模型生成的原型不准确且特征表示能力差. 提出利用类内类间信息的原型补足小样本图像分类模型.首先，将支持集样本的特征送入类内信息提取分支，构造类内信息特征图，并提取特征获取类别描述信息（剩余2165字）

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