基于Facenet深度学习网络的人脸识别模型

基于Facenet深度学习网络的人脸识别模型，通过Pytorch训练，在利用onnxruntime进行推理，将整体功能实现在利用pyqt5搭建的图形化界面上

图形化界面的运行脚本在Demo文件夹下的MainWindowPane.py文件； 2.对于model.onnx文件，为pytorch训练好的mobilenetv1为主干特征提取网络的facenet网络模型权重参数进行格式转换为onnx格式的网络权重参数； 3.根目录文件夹下的create_face_txt.py文件为生成人脸数据库中的人脸特征向量face_feature_vector.txt,以及图片路径文件images_path.txt,每次向face_datas文件夹中添加图片，请运行create_face_txt.py文件更新face_feature_vector.txt以及face_datas.txt文件。 4.根目录下的test文件为测试文件夹，将test_datas文件夹中的图片输入后可以自动匹配到人脸数据库中的人脸
运行GUI.py即可

版本是py3.8