AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-26_jpg.rf.6b94046afaca6906fedc8438ab9dd343.txt

2 0.5033612607421875 0.566046947265625 0.5279158354492187 0.5477747252604167 0.5347854990234375 0.5168497571614583 0.5192842416992187 0.48570019726562497 0.4899770166015625 0.48401983333333337 0.25240010986328126 0.183449728515625 0.24521175 0.18980921875 0.47355115185546875 0.5061439459635416 0.47098093115234374 0.5415477037760417 0.5033612607421875 0.566046947265625
0 0.189546732421875 0.5772567421875 0.133787265625 0.5837939459635416 0.13734751171875 0.6013504114583333 0.19191457421875 0.592417087890625 0.189546732421875 0.5772567421875
1 0.8690236040039062 0.4530610572916667 0.8175635795898437 0.46407705143229167 0.8198138774414062 0.4779609739583333 0.8705516723632812 0.46965455013020835 0.8690236040039062 0.4530610572916667
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 0.5033612607421875 0.566046947265625 0.5279158354492187 0.5477747252604167 0.5347854990234375 0.5168497571614583 0.5192842416992187 0.48570019726562497 0.4899770166015625 0.48401983333333337 0.25240010986328126 0.183449728515625 0.24521175 0.18980921875 0.47355115185546875 0.5061439459635416 0.47098093115234374 0.5415477037760417 0.5033612607421875 0.566046947265625`
			`0 0.189546732421875 0.5772567421875 0.133787265625 0.5837939459635416 0.13734751171875 0.6013504114583333 0.19191457421875 0.592417087890625 0.189546732421875 0.5772567421875`
			`1 0.8690236040039062 0.4530610572916667 0.8175635795898437 0.46407705143229167 0.8198138774414062 0.4779609739583333 0.8705516723632812 0.46965455013020835 0.8690236040039062 0.4530610572916667`