AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-26_jpg.rf.d7b60d687038b2fc67ea9b5d08773041.txt

2 0.506808474609375 0.5655734342447917 0.53034728125 0.5450619348958333 0.5355822978515625 0.5135733606770834 0.518489138671875 0.4839414296875 0.4891653920898438 0.484990984375 0.236442177734375 0.207249755859375 0.2296040400390625 0.21426233463541666 0.4739370146484375 0.5085889505208333 0.4732252861328125 0.54414551953125 0.506808474609375 0.5655734342447917
0 0.194344849609375 0.6059433821614583 0.13906321923828124 0.6176507734375 0.14353330029296876 0.6348333385416667 0.197500072265625 0.620846568359375 0.194344849609375 0.6059433821614583
1 0.8656689594726562 0.4188530182291667 0.8149106171875 0.4346284036458334 0.8178818032226562 0.448269208984375 0.86806143359375 0.43526396614583335 0.8656689594726562 0.4188530182291667
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 0.506808474609375 0.5655734342447917 0.53034728125 0.5450619348958333 0.5355822978515625 0.5135733606770834 0.518489138671875 0.4839414296875 0.4891653920898438 0.484990984375 0.236442177734375 0.207249755859375 0.2296040400390625 0.21426233463541666 0.4739370146484375 0.5085889505208333 0.4732252861328125 0.54414551953125 0.506808474609375 0.5655734342447917`
			`0 0.194344849609375 0.6059433821614583 0.13906321923828124 0.6176507734375 0.14353330029296876 0.6348333385416667 0.197500072265625 0.620846568359375 0.194344849609375 0.6059433821614583`
			`1 0.8656689594726562 0.4188530182291667 0.8149106171875 0.4346284036458334 0.8178818032226562 0.448269208984375 0.86806143359375 0.43526396614583335 0.8656689594726562 0.4188530182291667`