AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-122_jpg.rf.72bdf00fa3452ebfae9264cba43ba796.txt

1 0.8062035014648438 0.6030835078125 0.803596583984375 0.6194362838541666 0.8556857329101563 0.6328840657552083 0.8580921181640625 0.6177891953125 0.8062035014648438 0.6030835078125
0 0.1310134921875 0.44065299674479164 0.182359744140625 0.45257549739583336 0.185167193359375 0.4349648151041667 0.1340214736328125 0.42178440950520835 0.1310134921875 0.44065299674479164
2 0.4806475732421875 0.560778169921875 0.5095520522460938 0.565025736328125 0.5287167954101563 0.5375887317708333 0.5275271567382812 0.5017536399739583 0.5148386713867188 0.48238075195312496 0.4923968984375 0.47470581835937503 0.47046109765625 0.4947837890625 0.147430017578125 0.42426976953125 0.14213411279296875 0.4451194166666667 0.46464566650390626 0.53126305859375 0.4806475732421875 0.560778169921875
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			`1 0.8062035014648438 0.6030835078125 0.803596583984375 0.6194362838541666 0.8556857329101563 0.6328840657552083 0.8580921181640625 0.6177891953125 0.8062035014648438 0.6030835078125`
			`0 0.1310134921875 0.44065299674479164 0.182359744140625 0.45257549739583336 0.185167193359375 0.4349648151041667 0.1340214736328125 0.42178440950520835 0.1310134921875 0.44065299674479164`
			`2 0.4806475732421875 0.560778169921875 0.5095520522460938 0.565025736328125 0.5287167954101563 0.5375887317708333 0.5275271567382812 0.5017536399739583 0.5148386713867188 0.48238075195312496 0.4923968984375 0.47470581835937503 0.47046109765625 0.4947837890625 0.147430017578125 0.42426976953125 0.14213411279296875 0.4451194166666667 0.46464566650390626 0.53126305859375 0.4806475732421875 0.560778169921875`