这里我们使用的人脸活体识别数据集，包含真实与虚假两个类别，每张图片除包括类别标签外，还有一个标注的物体边框（Bounding Box），其部分图片及标注如下图所示。

        每张图像均提供了图像类标记信息，训练数据集具有3609张图片，验证集766张，测试集145张，共计4520张图像，部分图片的截图如下图所示。

        在深度学习中，我们通常通过损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。而YOLOv5训练时主要包含三个方面的损失：矩形框损失(box_loss)、置信度损失（obj_loss）和分类损失(cls_loss)，在训练结束后，我们也可以在logs目录下找到生成对若干训练过程统计图。下图分别为博主训练人脸活体识别的模型训练图和曲线图。

        一般我们会接触到两个指标，分别是召回率recall和精度precision，两个指标p和r都是简单地从一个角度来判断模型的好坏，均是介于0到1之间的数值，其中接近于1表示模型的性能越好，接近于0表示模型的性能越差，为了综合评价目标检测的性能，一般采用均值平均密度map来进一步评估模型的好坏。我们通过设定不同的置信度的阈值，可以得到在模型在不同的阈值下所计算出的p值和r值，一般情况下，p值和r值是负相关的，绘制出来可以得到如下图所示的曲线，其中曲线的面积我们称AP，目标检测模型中每种目标可计算出一个AP值，对所有的AP值求平均则可以得到模型的mAP值。

        在训练完成后得到最佳模型，接下来我们将帧图像输入到这个网络进行预测，从而得到预测结果，预测方法（predict.py）部分的代码如下所示：

def plot_one_box(img, x, color=None, label=None, line_thickness=None):
    # Plots one bounding box on image img
    tl = line_thickness or round(0.002 * (img.shape[0] + img.shape[1]) / 2) + 1  # line/font thickness
    color = color or [random.randint(0, 255) for _ in range(3)]
    c1, c2 = (int(x[0]), int(x[1])), (int(x[2]), int(x[3]))
    cv2.rectangle(img, c1, c2, color, thickness=tl, lineType=cv2.LINE_AA)
    if label:
        tf = max(tl - 1, 1)  # font thickness
        t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=tl / 3, thickness=tf)[0]
        c2 = c1[0] + t_size[0], c1[1] - t_size[1] - 3
        cv2.rectangle(img, c1, c2, color, -1, cv2.LINE_AA)  # filled
        cv2.putText(img, label, (c1[0], c1[1] - 2), 0, tl / 3, [225, 255, 255], thickness=tf, lineType=cv2.LINE_AA)

def predict(img):
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.half() if half else img.float()
    img /= 255.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)

    t1 = time_synchronized()
    pred = model(img, augment=False)[0]
    pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes,
                               agnostic=opt.agnostic_nms)
    t2 = time_synchronized()
    InferNms = round((t2 - t1), 2)

    return pred, InferNms

        训练完成就可以进行预测，得到预测结果我们便可以将帧图像中的人脸活体框出，然后在图片上用opencv绘图操作，输出人脸活体的类别及人脸的预测分数。以下是读取一个人脸活体图片并进行检测的脚本，首先将图片数据进行预处理后送predict进行检测，然后计算标记框的位置并在图中标注出来。

if __name__ == '__main__':
    # video_path = 0
    video_path = "./UI_rec/test_/人脸活体检测.mp4"
    # 初始化视频流
    vs = cv2.VideoCapture(video_path)
    (W, H) = (None, None)
    frameIndex = 0  # 视频帧数

    try:
        prop = cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT
        total = int(vs.get(prop))
        # print("[INFO] 视频总帧数：{}".format(total))
    # 若读取失败，报错退出
    except:
        print("[INFO] could not determine # of frames in video")
        print("[INFO] no approx. completion time can be provided")
        total = -1

    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
    ret, frame = vs.read()
    vw = frame.shape[1]
    vh = frame.shape[0]
    print("[INFO] 视频尺寸：{} * {}".format(vw, vh))
    output_video = cv2.VideoWriter("./results.avi", fourcc, 20.0, (vw, vh))  # 处理后的视频对象

    # 遍历视频帧进行检测
    while True:
        # 从视频文件中逐帧读取画面
        (grabbed, image) = vs.read()
        # 若grabbed为空，表示视频到达最后一帧，退出
        if not grabbed:
            print("[INFO] 运行结束...")
            output_video.release()
            vs.release()
            exit()

        # 获取画面长宽
        if W is None or H is None:
            (H, W) = image.shape[:2]

        image = cv2.resize(image, (850, 500))
        img0 = image.copy()
        img = letterbox(img0, new_shape=imgsz)[0]
        img = np.stack(img, 0)
        img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, to 3x416x416
        img = np.ascontiguousarray(img)

        pred, useTime = predict(img)

        det = pred[0]
        p, s, im0 = None, '', img0
        if det is not None and len(det):  # 如果有检测信息则进入
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[1:], det[:, :4], im0.shape).round()  # 把图像缩放至im0的尺寸
            number_i = 0  # 类别预编号
            detInfo = []
            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):  # 遍历检测信息
                c1, c2 = (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3]))
                # 将检测信息添加到字典中
                detInfo.append([names[int(cls)], [c1[0], c1[1], c2[0], c2[1]], '%.2f' % conf])
                number_i += 1  # 编号数+1

                label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf)

                # 画出检测到的目标物
                plot_one_box(image, xyxy, label=label, color=colors[int(cls)])

        # 实时显示检测画面
        cv2.imshow('Stream', image)
        image = cv2.resize(image, (vw, vh))
        output_video.write(image)  # 保存标记后的视频
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

        # print("FPS:{}".format(int(0.6/(end-start))))
        frameIndex += 1

        执行得到的结果如下图所示，图中人脸的种类和置信度值都标注出来了，预测速度较快。基于此模型我们可以将其设计成一个带有界面的系统，在界面上选择图片、视频或摄像头然后调用模型进行检测。博主对整个系统进行了详细测试，最终开发出一版流畅得到清新界面，就是博文演示部分的展示，完整的UI界面、测试图片视频、代码文件，以及Python离线依赖包（方便安装运行，也可自行配置环境），均已打包上传，感兴趣的朋友可以通过下载链接获取。

下载链接

    若您想获得博文中涉及的实现完整全部程序文件（包括测试图片、视频，py, UI文件等，如下图），这里已打包上传至博主的面包多平台，见可参考博客与视频，已将所有涉及的文件同时打包到里面，点击即可运行，完整文件截图如下：

    在文件夹下的资源显示如下，下面的链接中也给出了Python的离线依赖包，读者可在正确安装Anaconda和Pycharm软件后，复制离线依赖包至项目目录下进行安装，离线依赖的使用详细演示也可见本人B站视频：win11从头安装软件和配置环境运行深度学习项目、Win10中使用pycharm和anaconda进行python环境配置教程。