AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-21_jpg.rf.dabfd1bb1c7d5b9e421b79f07209392b.txt

0 0.4747755629882813 0.07639693815104166 0.4739002490234375 0.009534695312499999 0.46329229736328126 0.009781578125 0.46416761083984376 0.07664382161458333 0.4747755629882813 0.07639693815104166
2 0.44938677587890624 0.49500416341145836 0.46538884423828125 0.5383626803385416 0.5001226118164063 0.5388405110677084 0.5133711474609375 0.5192391100260417 0.5109879384765625 0.48456706445312503 0.7099733471679688 0.1365194921875 0.7021406420898437 0.12769835677083333 0.49134726123046873 0.4580138841145833 0.4644293662109375 0.4650713756510417 0.44938677587890624 0.49500416341145836
1 0.49642105126953123 0.9929567154947917 0.49651009716796873 0.9260720279947917 0.48395659326171875 0.9250779876302083 0.4829031884765625 0.9919851178385417 0.49642105126953123 0.9929567154947917
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			`0 0.4747755629882813 0.07639693815104166 0.4739002490234375 0.009534695312499999 0.46329229736328126 0.009781578125 0.46416761083984376 0.07664382161458333 0.4747755629882813 0.07639693815104166`
			`2 0.44938677587890624 0.49500416341145836 0.46538884423828125 0.5383626803385416 0.5001226118164063 0.5388405110677084 0.5133711474609375 0.5192391100260417 0.5109879384765625 0.48456706445312503 0.7099733471679688 0.1365194921875 0.7021406420898437 0.12769835677083333 0.49134726123046873 0.4580138841145833 0.4644293662109375 0.4650713756510417 0.44938677587890624 0.49500416341145836`
			`1 0.49642105126953123 0.9929567154947917 0.49651009716796873 0.9260720279947917 0.48395659326171875 0.9250779876302083 0.4829031884765625 0.9919851178385417 0.49642105126953123 0.9929567154947917`