AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-32_jpg.rf.6701f5853124fa8607c12f79ea39fa8e.txt

2 0.4507806728515625 0.4906661966145833 0.45980330859375 0.5336560143229166 0.48555946875 0.54543525390625 0.5060541103515624 0.5306329348958333 0.5140609438476562 0.4989468470052083 0.8101633510742188 0.3192199908854167 0.8084611083984375 0.30519806640624997 0.50371951953125 0.46768232421875 0.4752787314453125 0.46002083463541665 0.4507806728515625 0.4906661966145833
0 0.4546170092773438 0.010745259114583334 0.4440332861328125 0.011732041015625 0.4475991552734375 0.07972444661458333 0.46010719189453125 0.07855825 0.4546170092773438 0.010745259114583334
1 0.509255857421875 0.9235247200520833 0.49770997705078124 0.9246012083333334 0.5024398447265624 0.9963525338541667 0.511994130859375 0.994172583984375 0.509255857421875 0.9235247200520833
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 0.4507806728515625 0.4906661966145833 0.45980330859375 0.5336560143229166 0.48555946875 0.54543525390625 0.5060541103515624 0.5306329348958333 0.5140609438476562 0.4989468470052083 0.8101633510742188 0.3192199908854167 0.8084611083984375 0.30519806640624997 0.50371951953125 0.46768232421875 0.4752787314453125 0.46002083463541665 0.4507806728515625 0.4906661966145833`
			`0 0.4546170092773438 0.010745259114583334 0.4440332861328125 0.011732041015625 0.4475991552734375 0.07972444661458333 0.46010719189453125 0.07855825 0.4546170092773438 0.010745259114583334`
			`1 0.509255857421875 0.9235247200520833 0.49770997705078124 0.9246012083333334 0.5024398447265624 0.9963525338541667 0.511994130859375 0.994172583984375 0.509255857421875 0.9235247200520833`