Peng
Peng
https://github.com/SoftwareGift/FeatherNets_Face-Anti-spoofing-Attack-Detection-Challenge-CVPR2019/issues/72#issuecomment-548178960
模型已经release出来了，readme中有更新，自取哈。
没有单独写测试的代码，测试可以看readme中的测试命令进行测试。
RGB训练只需要改一下输入的dataloader就好了呀，注意一下最终输入的图片是RGB，还是BGR，进而确定在线上测试的时候是否需要进行通道转换。 @yuanlisha `depth = dept.converted('RGB‘)` 这里输入是或许已经是RGB格式了，不一定需要这个格式转换。
我在验证阶段只用depth数据错误率已经达到了0.0，所以就没有使用其他的类型数据。但是在测试阶段，因为测试集数据存在一些噪声，所以加了IR模型进一步判断。
已经挂出来了，请查看readme
选择性能最好的
数据集不全，那还是按照官方放出来的为准吧。
四份一？过段时间我会更新一个适配百度云上数据的代码，感谢关注。
测试集标签官方还没有放出来，我也没有测试集的标签。