基于深度学习的小样本图像分类方法综述
Survey of few-shot image classification based on deep learning
1. 江苏海洋大学 计算机工程学院, 江苏 连云港 222005
2. 北京工业大学 经济与管理学院, 北京 100124
3. 北京工业大学 重庆研究院, 重庆 401121
4. 早稻田大学 情报生产系统研究院, 福冈 808- 0135
摘要
针对训练资源受限与部署环境要求日益严格的问题，小样本图像分类方法因其能够利用少量标注数据训练出高精度分类模型，已成为深度学习领域的研究热点。对基于深度学习的小样本图像分类算法进行系统梳理，阐述其基本流程与评价指标。根据方法特点，将现有研究归纳为基于优化、基于度量以及基于多模态三类，分别总结其主要技术路径与典型算法。进一步，通过对比分析现有算法在小样本数据集上的性能表现，总结其发展趋势，并指出该领域后续的主要研究方向。
基金项目
北京市自然科学基金资助项目(9242003)
江苏省高等学校自然科学研究项目(23KJB520007)
重庆市自然科学基金资助项目(CSTB2023NSCQ-MSX0391)
江苏省"青蓝工程"大数据优秀教学团队(2022-29)
连云港市重点研发计划(产业前瞻与关键核心技术)项目(CG2323)
国家自然科学基金资助项目(72174079)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0230
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第2期
发布历史
[2025-10-25] 优先出版
引用本文
陈镜宇, 吴加莹, 罗佳, 等. 基于深度学习的小样本图像分类方法综述 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0230. (Chen Jingyu, Wu Jiaying, Luo Jia, et al. Survey of few-shot image classification based on deep learning [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.05.0230. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术，及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者，读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员，各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅，所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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