本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种基于双路结构对比嵌入学习的小样本对象分类方法，包括以下步骤：步骤一：使用基础类的大规模有标签数据构造双路结构对比嵌入网络；步骤二：将全新类的少量有标签图片依次输入所述双路结构对比嵌入网络，提取相应的图片特征，计算每个类别中所有图片特征的均值作为该类别的原型；步骤三：将测试图片输入双路结构对比嵌入网络提取图片特征，计算测试图片特征与所有类别的原型之间的余弦相似度，并对余弦相似度进行归一化处理，选取具有相似度最大值的对象类别作为测试图片的最终预测结果。本发明方法简便、灵活，可以提高特征嵌入学习网络的泛化能力，从而提高模型的训练速度并改善全新类对象的分类性能。