行人檢測一般用FPPI而不是mAP作爲評估指標，但是網上找了好久都沒找到Python版本的代碼，原來FPPI官方的代碼是matlab的，這裏記錄一下用官方的代碼來繪製FPPI曲線有哪些需要注意的
非常感謝這篇文章：Caltech評估方法
評估的方法按照上面那篇文章可以跑通代碼，需要注意的是：
- 要下載annotations文件，並解壓到
../code3.2.1/data-USA中 - 在此處下載別人預測的結果，並放在
../code3.2.1/data-USA/res中（res文件夾需要自己你新建）
文件放置如圖所示：
annotations文件內如圖所示：
res文件內如圖所示（ABC是我自己的算法名字）：
3. 修改dbEval.m中的algs變量（在第57行），保留要你對比的算法，他的的註釋掉（名字要與你res文件夾中的算法名字相同）。同時，在最後面加上你自己算法的名字，前面的布爾變量表示是否將每個box的高度調整爲100/128，clrs表示顏色，'-'表示線條類型
4. 然後運行dbEval.m即可。圖會閃一下，因爲最終圖片會保存到pdf裏面，所以需要安裝Ghostscript和pdfcrop。當然也可以在savefig(fName1,1,'pdf','-r300','-fonts'); close(1); f1=[fName1 '.pdf'];設一個斷點，然後手動保存
5. 自己的算法一定要放在前面，不然繪圖的時候會顯示不出來，這個坑以後再填
6. 自己的數據格式摹仿別人的預測就好了，第一列是圖片id，然後是xmin、ymin、w、h，最後不知道是什麼待填坑