AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-33_jpg.rf.7cc38c1e235b1e63372f9618d1b26afd.txt

1 0.8154032333984375 0.459597798828125 0.8166113334960937 0.47105923502604163 0.8721425078125 0.4619520182291667 0.8708001748046875 0.4492170891927083 0.8154032333984375 0.459597798828125
0 0.1371185517578125 0.5944919388020834 0.1388635849609375 0.6110473463541667 0.18935069384765624 0.6002880325520833 0.18773989404296876 0.5850061178385416 0.1371185517578125 0.5944919388020834
2 0.4813178720703125 0.5611607102864583 0.5173284663085937 0.560905998046875 0.5379693715820313 0.53496115234375 0.52998766015625 0.49619878385416666 0.5028725825195313 0.47920282682291665 0.3680922001953125 0.08759347395833333 0.3598988237304688 0.09302475260416666 0.477068865234375 0.49312865429687497 0.47291797412109376 0.527671291015625 0.4813178720703125 0.5611607102864583
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			`1 0.8154032333984375 0.459597798828125 0.8166113334960937 0.47105923502604163 0.8721425078125 0.4619520182291667 0.8708001748046875 0.4492170891927083 0.8154032333984375 0.459597798828125`
			`0 0.1371185517578125 0.5944919388020834 0.1388635849609375 0.6110473463541667 0.18935069384765624 0.6002880325520833 0.18773989404296876 0.5850061178385416 0.1371185517578125 0.5944919388020834`
			`2 0.4813178720703125 0.5611607102864583 0.5173284663085937 0.560905998046875 0.5379693715820313 0.53496115234375 0.52998766015625 0.49619878385416666 0.5028725825195313 0.47920282682291665 0.3680922001953125 0.08759347395833333 0.3598988237304688 0.09302475260416666 0.477068865234375 0.49312865429687497 0.47291797412109376 0.527671291015625 0.4813178720703125 0.5611607102864583`