AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-112_jpg.rf.a4281edaabfb854f29942ee40c97ab8e.txt

2 0.5213942915039063 0.439516904296875 0.496777869140625 0.43313697395833334 0.473793357421875 0.4560017096354167 0.47034987109375 0.49310151171875 0.48576228515625 0.51543709765625 0.5090372456054687 0.5175391223958333 0.533941931640625 0.501722435546875 0.8597381767578125 0.5180362102864583 0.8608157924804688 0.5039046412760416 0.5335982758789063 0.46364110611979165 0.5213942915039063 0.439516904296875
0 0.8669465737304688 0.5696874036458334 0.8693390478515625 0.553276455078125 0.8187913442382813 0.5427959739583333 0.8171350161132812 0.5541573997395833 0.8669465737304688 0.5696874036458334
1 0.19304595263671875 0.4002703678385417 0.19415017138671875 0.392696083984375 0.14262907958984375 0.375412935546875 0.14078871533203124 0.3880367421875 0.19304595263671875 0.4002703678385417
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 0.5213942915039063 0.439516904296875 0.496777869140625 0.43313697395833334 0.473793357421875 0.4560017096354167 0.47034987109375 0.49310151171875 0.48576228515625 0.51543709765625 0.5090372456054687 0.5175391223958333 0.533941931640625 0.501722435546875 0.8597381767578125 0.5180362102864583 0.8608157924804688 0.5039046412760416 0.5335982758789063 0.46364110611979165 0.5213942915039063 0.439516904296875`
			`0 0.8669465737304688 0.5696874036458334 0.8693390478515625 0.553276455078125 0.8187913442382813 0.5427959739583333 0.8171350161132812 0.5541573997395833 0.8669465737304688 0.5696874036458334`
			`1 0.19304595263671875 0.4002703678385417 0.19415017138671875 0.392696083984375 0.14262907958984375 0.375412935546875 0.14078871533203124 0.3880367421875 0.19304595263671875 0.4002703678385417`