很少有分割的目的是仅给出少数标记的样品，旨在细分看不见的级对象。原型学习，支持功能通过平均全局和局部对象信息产生单个原型，在FSS中已广泛使用。但是，仅利用原型矢量可能不足以代表所有训练数据的功能。为了提取丰富的特征并做出更精确的预测，我们提出了一个多相似性和注意力网络（MSANET），包括两个新型模块，一个多相似性模块和一个注意模块。多相似模块利用支持图像和查询图像的多个特征图来估计准确的语义关系。注意模块指示网络专注于相关的信息。该网络在标准FSS数据集，Pascal-5i 1-Shot，Pascal-5i 5-Shot，Coco-20i 1-Shot和Coco-20i 5-Shot上进行了测试。具有RESNET-101骨架的MSANET可在所有4基准测试数据集中达到最先进的性能，而平均交叉点（MIOU）为69.13％，73.99％，51.09％，56.80％。代码可在https://github.com/aivresearch/msanet上获得