AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-28_jpg.rf.0a63464fa9ccd1e2b2918581e2557a54.txt

2 0.48005398974609376 0.5617141490885417 0.5183775229492188 0.5585063372395833 0.5311503193359375 0.5297322858072917 0.5223580629882812 0.493021267578125 0.49628587890625 0.48164242578125 0.33795292919921877 0.09874089908854167 0.32964080517578126 0.103676541015625 0.47134950732421876 0.4964493528645833 0.4648443623046875 0.5212032994791667 0.48005398974609376 0.5617141490885417
0 0.132731185546875 0.45637205598958336 0.12989679931640624 0.474021978515625 0.1807866083984375 0.48096081315104167 0.18144228857421876 0.46549992122395834 0.132731185546875 0.45637205598958336
1 0.8655609487304687 0.5820075787760417 0.815626259765625 0.5752477213541667 0.813328806640625 0.5878036725260417 0.8638159155273437 0.598562986328125 0.8655609487304687 0.5820075787760417
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 0.48005398974609376 0.5617141490885417 0.5183775229492188 0.5585063372395833 0.5311503193359375 0.5297322858072917 0.5223580629882812 0.493021267578125 0.49628587890625 0.48164242578125 0.33795292919921877 0.09874089908854167 0.32964080517578126 0.103676541015625 0.47134950732421876 0.4964493528645833 0.4648443623046875 0.5212032994791667 0.48005398974609376 0.5617141490885417`
			`0 0.132731185546875 0.45637205598958336 0.12989679931640624 0.474021978515625 0.1807866083984375 0.48096081315104167 0.18144228857421876 0.46549992122395834 0.132731185546875 0.45637205598958336`
			`1 0.8655609487304687 0.5820075787760417 0.815626259765625 0.5752477213541667 0.813328806640625 0.5878036725260417 0.8638159155273437 0.598562986328125 0.8655609487304687 0.5820075787760417`