# BuildMyFaceModel
基于MobileFaceNet的静默活体检测系统的设计与实现
1、代码git地址
https://github.com/gl0513/BuildMyFaceModel.git
2、实验环境
Windows 10（64位）
CPU：AMD Ryzen 7 5800H
RAM：16G
GPU：NVIDIA RTX3060
开发工具：IntelliJ IDEA以及PyCharm
相关配置及版本：
Chrome 90.0.4430.212
SpringBoot 2.2.6
Java JDK8
MyBatis 2.1.1
Mysql 8.0.25
Python 3.8
pytorch 1.7.1
torchvision 0.8.2
numpy 1.18.5
tensorboard 2.4.1
pandas 1.2.3
cuda 11.0.2
cudnn 11.2
torch 1.8.1
torchvision 0.9.1
3、模型训练命令
python train.py
4、模型测试命令
python test.py
5、运行检测模块命令
python detect.py --source 0
6、简要说明
该课程作业成功的基于轻量级网络MobileFaceNet实现了检测功能，并基于此搭建了静默活体检测系统，如果代码运行有任何问题，请联系微信13940227331
基于Python+yolov5+MobileFaceNet的静默活体检测系统的设计与实现+全部资料齐全+部署文档.zip （120个子文件） 
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yolo_cost.txt 2KB face_cost.txt 2KB all_cost.txt 2KB spoof_cost.txt 2KB additional_requirements.txt 105B共 120 条
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