而这两种目标识别算法架构又是可以基于不同的卷积层阶结构的，为了提高识别的效果，在实际的实施过程中研究人员和工程师们首先尝试的是改进卷积层 的 结 构 。Krizhevsky等 人 提 出 的Alex Net结 构、Zeiler和 Fergus提 出 的ZFNET结 构、Simonyan和 Zisserman提 出 的VGGNET结 构 都 在YOLO和SSD目标识别架构中得到了尝试 。
尽管这些不同卷积层结构采用了不同的方式来表征图像信息然后与全连接层的神经元相连，但是在实际测试效果中，可以总结以下特性：卷积层越深，全连接层的维度越大，训练好的网络识别效果越好，但是训练的时间以及识别算法的运行时间都会增加，收敛的难度也会加大；训练样本越丰富，结果也是越好，但是获取样本的时间人力成本也会增加 。
深度卷积神经网络是一种机器学习算法架构，同其他机器学习算法的目的一样，深度卷积神经网络是一种为了获得输入到输出的非线性非显式映射的算法 。该架构是通过不同阶层的卷积核参数将原始数据（比如图像）改变维度，然后再与神经元多层链接 。学习的过程就是迭代调节卷积核参数和神经元参数的过程 。该方法既可以使数据集中含有的先验知识影响到原始数据的输入参数上，同时可以更好地限制模型参数在学习过程中的变化，保证其收敛 。
对于采集的双能CT图像，要针对初始化轮廓、生长准则以及方向，考虑包裹中块状结构的特点，现阶段有研究人员采用一种改进的几何形变模型算法对图像进行分割 。图像分割算法框架：研究人员采用Faster R - CNN进行图像的特征提取 。Faster R-CNN 将区域建议和 Fast R-CNN 融合在一个网络模型中（区域生成网络 RPN层），用 RPN 网络代替了 Selective Search，且预测的绝大部分高质量侯选区可以在GPU中完成，使得目标检测的速度大幅度提升，产生建议框的网络和目标检测网络进一步共享卷积特征，实现端到端的检测 。
Fast R-CNN 网络结构如下图，整体检测框架大致为：该方法分为训练和检测两个阶段，如图所示，可以实现被检物体的精确定位以及特征提取 。基于 Faster R-CNN 的燃爆物特征提取：结语双能甚至多能的 X 射线扫描机相对单能的 X 射线机器可以具有更多的信息量，可以帮助在复杂的包裹环境下识别不同的物质，对轮廓信息不是很明显的违禁物品可以起到很大的辅助作用 。
这将会大大提高对不同物质的分类的能力，即使是在好几种物质叠加在一起的时候 。基于深度学习的图像自动检测方法能够自动检测管制物品目标，从而能够有效减少人力资源，提高企业的生产效益 。该设备在实际应用中需求迫切，可以帮助维护社会治安、保障公共安全 。当前国际、国内反恐局势都非常严峻，管制物品自动检测系统能够提高包裹的检测速度，并且其稳定性相对人工来说更好 。
美国国防创新委员会公布的五角大楼AI伦理原则包含哪些内容？
由五角大楼提供建议的16名著名技术专家组成的小组国防创新委员会今天投票批准了国防部的AI伦理原则 。该报告包括12条建议，说明美军将来如何在战斗和非战斗AI系统中应用道德规范 。这些原则分为五个主要原则：负责，公平，可追踪，可靠和可管理 。原则指出，人类应继续对“发展、部署、使用和成果”负责，军方使用的人工智能系统应避免可能导致意外伤害的偏见 。
国防部部署的AI还应该可靠、可管理，并使用“透明且可审核的方法，数据源以及设计过程和文档 。”“您可能会在[AI伦理原则文档]中看到公平一词引起的共鸣 。我会告诫您，在许多情况下，国防部不应该公平 。” 国防创新委员会成员和卡耐基梅隆大学研究副总裁Michael McQuade周四表示 。“这应该是一个坚定的原则，即我们的系统中不应有意外的偏见 。
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