本发明提供了一种用于眼底图像分类的小样本注意力机制并行孪生方法，根据患者的眼底病变图像进行分类得到分类结果，包括以下步骤：读取医学眼底图像数据集进行预处理，得到预处理的图片数据；通过基于孪生网络Siamese的少镜头学习方法，利用基于特征的迁移学习方法，迁移已使用数据集ImageNet预训练好的稠密连接网络densenet，来提取两幅不同图像的特征，并在此网络的基础上加入卷积块注意力模块CBAM选择更为关键的图像信息，通过一个对比损失函数进行图片的相似性度量，从而获得更为准确的分类预测结果。本发明迁移了稠密连接网络，能够有效地减少小样本学习中过拟合的情况，同时借助CBAM注意力机制和孪生网络，有效地提升了医学眼底图像病变分类数据的效率和精度。