AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-102_jpg.rf.880a479bbc7a35a666d2bb9bf7bf6b24.txt

2 0.25077160498046874 0.13117283919270833 0.4533179013671875 0.47968106966145835 0.45235339501953126 0.5246913580729167 0.486111111328125 0.546553498046875 0.5150462963867187 0.5144032923177083 0.5121527778320313 0.4783950618489583 0.49093364208984375 0.4591049381510417 0.4716435185546875 0.456532921875 0.25752314794921877 0.12988683138020832 0.25077160498046874 0.13117283919270833
0 0.47935956787109374 0.006430041015625 0.47067901220703123 0.006430041015625 0.46971450634765627 0.07587448567708334 0.4783950615234375 0.07587448567708334 0.47935956787109374 0.006430041015625
1 0.48804012353515625 0.9207818932291666 0.4783950615234375 0.9207818932291666 0.4774305556640625 0.9940843619791666 0.48900462939453126 0.9953703704427084 0.48804012353515625 0.9207818932291666
feat(datasets): 添加新的训练和验证数据标签 - 在 train 和 valid 文件夹中添加了多个新的标签文件 - 标签文件包含了不同类型的目标检测框坐标和类别 - 新增数据有助于模型训练和性能提升 2025-06-06 10:07:28 +00:00			`2 0.25077160498046874 0.13117283919270833 0.4533179013671875 0.47968106966145835 0.45235339501953126 0.5246913580729167 0.486111111328125 0.546553498046875 0.5150462963867187 0.5144032923177083 0.5121527778320313 0.4783950618489583 0.49093364208984375 0.4591049381510417 0.4716435185546875 0.456532921875 0.25752314794921877 0.12988683138020832 0.25077160498046874 0.13117283919270833`
			`0 0.47935956787109374 0.006430041015625 0.47067901220703123 0.006430041015625 0.46971450634765627 0.07587448567708334 0.4783950615234375 0.07587448567708334 0.47935956787109374 0.006430041015625`
			`1 0.48804012353515625 0.9207818932291666 0.4783950615234375 0.9207818932291666 0.4774305556640625 0.9940843619791666 0.48900462939453126 0.9953703704427084 0.48804012353515625 0.9207818932291666`