卷积神经网络目标识别算法分类，并举例

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）目标识别算法分类如下：

1. 基于传统CNN的目标识别算法：使用传统的卷积神经网络结构，如LeNet、AlexNet、VGG等，对图像进行特征提取和分类。

2. 基于深度CNN的目标识别算法：使用深度卷积神经网络结构，如ResNet、Inception等，对图像进行特征提取和分类。这些算法通常使用更深的网络结构和更多的卷积层，能够提取更复杂的特征，提高准确率。

3. 基于循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的目标识别算法：使用循环神经网络结构，如LSTM、GRU等，对图像序列进行特征提取和分类。这些算法通常用于视频目标识别和行为识别。

4. 基于注意力机制的目标识别算法：使用注意力机制，对图像中的重要部分进行特征提取和分类。这些算法通常用于图像中有多个目标或复杂背景的情况。

举例：

基于传统CNN的目标识别算法：AlexNet。AlexNet是一种使用卷积神经网络进行图像分类的算法，由Alex Krizhevsky等人于2012年提出。它使用了5个卷积层和3个全连接层，能够识别1000种不同的物体，准确率达到了84.7%。

基于深度CNN的目标识别算法：ResNet。ResNet是一种使用深度卷积神经网络进行图像分类的算法，由Microsoft Research Asia的Kaiming He等人于2015年提出。它使用了残差连接的方式，可以训练更深的网络结构，有效解决了深度网络的梯度消失和过拟合问题。在ImageNet数据集上，ResNet-152取得了3.57%的Top-5错误率，创下了当时的最好成绩。

基于循环神经网络的目标识别算法：LRCN。LRCN是一种使用循环神经网络进行视频分类的算法，由Donahue等人于2015年提出。它将卷积神经网络提取的特征序列输入到LSTM中，对视频进行分类。在UCF101数据集上，LRCN取得了87.6%的准确率。

基于注意力机制的目标识别算法：Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）。SENet是一种使用注意力机制进行图像分类的算法，由Jie Hu等人于2018年提出。它通过学习每个通道的重要性，自适应地调整卷积神经网络中的特征图，提高了特征的判别能力和泛化能力。在ImageNet数据集上，SENet-154取得了2.42%的Top-5错误率，超过了当时的所有模型。