AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-17_jpg.rf.e2409974be1006eaabccdc8a1686770c.txt

2 0.4841820986328125 0.45781893033854165 0.46971450634765627 0.4591049381510417 0.44945987646484375 0.498971193359375 0.462962962890625 0.5375514401041667 0.49864969140625 0.54140946484375 0.5150462963867187 0.4976851848958333 0.5073302470703125 0.47968106966145835 0.6712962963867187 0.09902263346354166 0.6597222221679687 0.08744855989583333 0.4841820986328125 0.45781893033854165
0 0.481288580078125 0.009002057291666666 0.4658564814453125 0.007716049479166666 0.46875 0.07587448567708334 0.48225308642578124 0.07587448567708334 0.481288580078125 0.009002057291666666
1 0.48900462939453126 0.9220679010416667 0.47646604931640624 0.9220679010416667 0.4774305556640625 0.99665637890625 0.49093364208984375 0.99665637890625 0.48900462939453126 0.9220679010416667
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 0.4841820986328125 0.45781893033854165 0.46971450634765627 0.4591049381510417 0.44945987646484375 0.498971193359375 0.462962962890625 0.5375514401041667 0.49864969140625 0.54140946484375 0.5150462963867187 0.4976851848958333 0.5073302470703125 0.47968106966145835 0.6712962963867187 0.09902263346354166 0.6597222221679687 0.08744855989583333 0.4841820986328125 0.45781893033854165`
			`0 0.481288580078125 0.009002057291666666 0.4658564814453125 0.007716049479166666 0.46875 0.07587448567708334 0.48225308642578124 0.07587448567708334 0.481288580078125 0.009002057291666666`
			`1 0.48900462939453126 0.9220679010416667 0.47646604931640624 0.9220679010416667 0.4774305556640625 0.99665637890625 0.49093364208984375 0.99665637890625 0.48900462939453126 0.9220679010416667`