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Abstract本文提出了一种新的小样本学习方法，名字叫多尺度度量学习(multi-scale metric learning, MSML)，能提取多尺度特征，学习样本间的多尺度关系，进行少镜头学习分类。提出了一种基于特征金字塔结构的多尺度特征嵌入方法，旨在将高级(high-level)语义特征与低级丰富的视觉特征相结合。在此基础上，提出了一种用于层次(hierarchical)度量学习的多尺度关

配置、使用transformers包

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