AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-123_jpg.rf.085a50129f29add84759f8208c657f11.txt

2 0.46778549365234373 0.025720164713541663 0.46392746923828126 0.46296296289062505 0.451388888671875 0.487397119140625 0.4542824072265625 0.5195473248697916 0.46682098779296877 0.5426954733072916 0.48900462939453126 0.5426954733072916 0.5073302470703125 0.5311213990885416 0.5150462963867187 0.5041152265625001 0.5092592592773437 0.47453703710937495 0.4957561728515625 0.45524691341145834 0.47935956787109374 0.027006172526041667 0.46778549365234373 0.025720164713541663
0 0.48032407421875 0.006430041015625 0.46682098779296877 0.007716049479166666 0.4658564814453125 0.08230452669270834 0.48032407421875 0.08230452669270834 0.48032407421875 0.006430041015625
1 0.4899691357421875 0.9927983541666667 0.48804012353515625 0.919495884765625 0.4774305556640625 0.9182098763020834 0.4783950615234375 0.9940843619791666 0.4899691357421875 0.9927983541666667
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 0.46778549365234373 0.025720164713541663 0.46392746923828126 0.46296296289062505 0.451388888671875 0.487397119140625 0.4542824072265625 0.5195473248697916 0.46682098779296877 0.5426954733072916 0.48900462939453126 0.5426954733072916 0.5073302470703125 0.5311213990885416 0.5150462963867187 0.5041152265625001 0.5092592592773437 0.47453703710937495 0.4957561728515625 0.45524691341145834 0.47935956787109374 0.027006172526041667 0.46778549365234373 0.025720164713541663`
			`0 0.48032407421875 0.006430041015625 0.46682098779296877 0.007716049479166666 0.4658564814453125 0.08230452669270834 0.48032407421875 0.08230452669270834 0.48032407421875 0.006430041015625`
			`1 0.4899691357421875 0.9927983541666667 0.48804012353515625 0.919495884765625 0.4774305556640625 0.9182098763020834 0.4783950615234375 0.9940843619791666 0.4899691357421875 0.9927983541666667`