通过经验揭示了显著提高小样本任务性能的两个关键点，一是减弱背景干扰，二是对准前景响应。提出的少样本细粒度识别方法通过引入背景激活抑制、前景对象对齐、局部到局部相似度度量和双重相似性推断机制，显著提高了少样本细粒度分类任务的性能。实验结果验证了方法的有效性和普适性，为少样本细粒度识别领域提供了新的思路和解决方案。