请帮我写一个代码，是关于行人检测，评测标准包括ap和moda，要求利用python来写，数据集是mot17det

好的，关于行人检测的评测代码，我可以提供以下示例代码。这里是基于COCO API的代码，实现了对行人检测结果的AP和mAP计算：

from pycocotools.coco import COCO
from pycocotools.cocoeval import COCOeval

# 加载数据集
annFile = 'path/to/annotations.json'
cocoGt = COCO(annFile)

# 加载检测结果
resFile = 'path/to/results.json'
cocoDt = cocoGt.loadRes(resFile)

# 初始化评测器
cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, 'bbox')

# 设置评测参数
cocoEval.params.imgIds = sorted(cocoGt.getImgIds())
cocoEval.params.catIds = [1]  # 表示类别为行人

# 进行评测
cocoEval.evaluate()
cocoEval.accumulate()
cocoEval.summarize()

# 输出AP和mAP等指标
print('AP: {:.4f}'.format(cocoEval.stats[0]))
print('mAP: {:.4f}'.format(cocoEval.stats[1]))

关于MODA的计算，由于其涉及到多目标跟踪的匹配和精度等问题，相对比较复杂，这里仅提供一个大致的实现思路：

# 加载数据集和跟踪结果
annFile = 'path/to/annotations.json'
cocoGt = COCO(annFile)
trackFile = 'path/to/tracks.json'
cocoTrack = COCO(trackFile)

# 初始化评测器
cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoTrack, 'bbox')

# 设置评测参数
cocoEval.params.imgIds = sorted(cocoGt.getImgIds())
cocoEval.params.catIds = [1]  # 表示类别为行人

# 进行评测
cocoEval.evaluate()
cocoEval.accumulate()

# 计算MODA指标
MODA = 0
for t in range(cocoEval.params.maxDets[2]):
    MT = cocoEval.eval['MTR'][t]
    ML = cocoEval.eval['MLR'][t]
    FP = cocoEval.eval['FAR'][t]
    MODA += min(MT, ML, FP)

MODA /= cocoEval.params.maxDets[2]

# 输出MODA指标
print('MODA: {:.4f}'.format(MODA))

需要注意的是，这里的MODA计算仅是一种简单的实现方法，实际情况可能需要更加复杂的匹配算法和精度计算等。