FDDB评价标准使用

FDDB常用于人脸算法的性能评估，官网链接。

1. 数据介绍

• 原始图像在originalPics.tar.gz
• 标注文件FDDB-folds中，所有的`_ellipseList.txt`文件是标定的真值文件（椭圆），其他文件是图像名list

2. 生成结果

输出自己的算法在FDDB数据上的测试结果，结果存储格式为：

　　图像名

　　bbox个数

　　具体的bbox坐标（x1, y1, w, h, score）

　　。。。

            

 

3. 评估流程

评估环境为Ubuntu16.04的服务器，在画ROC曲线时，会用到perl和gnuplot，需要单独安装这两个工具包。

1. 进入Result下载原始代码evalutation，并解压进入根目录。
2. make编译时会报错，提示一串`undefined reference to ...`，这里解决方法是将Makefile文件的13-14行的编译选项改为

   #evaluate: $(OBJS)
   #    $(CC) $(LIBS) $(OBJS) -o $@ 
   evaluate: $(OBJS) 
       $(CC) $(OBJS) -o $@ ${LIBS}

3.  再次编译生成evaluation文件，可以通过`./evaluation -h`获得其具体使用方式，需要传入多个参数（默认的标签类型是矩形）。执行此步骤之后便会得到ContROC.txt和DiscROC.txt两个文件，这两个文件用于后续画ROC曲线。

　      　    

　　4. 修改runEvaluation.pl文件，主要是其中的前几行的文件路径，执行`perl runEvaluation.pl`，得到.p文件以及最终的图像。

 其中，可以直接执行第4步，脚本中调用了./evaluation的执行过程。