AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-23_jpg.rf.1830f3434d79b688ed6b6c1bb048be44.txt

2 0.50993360546875 0.43595308072916666 0.47565259619140626 0.4443592024739584 0.469449150390625 0.48890101822916665 0.487279392578125 0.5176355533854167 0.5085814008789062 0.5170433645833333 0.720263361328125 0.8500427845052084 0.728297017578125 0.8443460657552083 0.5289010234375 0.49831150390625 0.5336713481445312 0.4626601100260417 0.50993360546875 0.43595308072916666
0 0.815717818359375 0.48637862630208334 0.813948294921875 0.50168342578125 0.8707828198242188 0.5056932864583333 0.8714556254882813 0.49286453125 0.815717818359375 0.48637862630208334
1 0.13103911962890624 0.4521925110677083 0.18409229833984375 0.45456066731770833 0.1829080712890625 0.44026962109375 0.13191376708984376 0.43551512890625 0.13103911962890624 0.4521925110677083
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 0.50993360546875 0.43595308072916666 0.47565259619140626 0.4443592024739584 0.469449150390625 0.48890101822916665 0.487279392578125 0.5176355533854167 0.5085814008789062 0.5170433645833333 0.720263361328125 0.8500427845052084 0.728297017578125 0.8443460657552083 0.5289010234375 0.49831150390625 0.5336713481445312 0.4626601100260417 0.50993360546875 0.43595308072916666`
			`0 0.815717818359375 0.48637862630208334 0.813948294921875 0.50168342578125 0.8707828198242188 0.5056932864583333 0.8714556254882813 0.49286453125 0.815717818359375 0.48637862630208334`
			`1 0.13103911962890624 0.4521925110677083 0.18409229833984375 0.45456066731770833 0.1829080712890625 0.44026962109375 0.13191376708984376 0.43551512890625 0.13103911962890624 0.4521925110677083`