AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-40_jpg.rf.74a87d261f8919eb52a86e2b2b5c898d.txt

2 0.49337425048828126 0.46398697200520833 0.46533875927734375 0.47387319140625 0.44900616259765624 0.4898968743489583 0.4533964350585937 0.526751294921875 0.47885322998046875 0.546355123046875 0.5032856157226563 0.5387128118489584 0.5145428149414063 0.5148339928385417 0.8366583305664063 0.47327260546875 0.838245177734375 0.457140400390625 0.5108886889648437 0.4830290950520833 0.49337425048828126 0.46398697200520833
1 0.549404912109375 0.9224034733072917 0.5376754140625 0.9228232955729166 0.546482560546875 0.9899748515625001 0.557843986328125 0.9870302682291667 0.549404912109375 0.9224034733072917
0 0.41024456396484377 0.02176437369791667 0.39793635302734376 0.024954338541666666 0.40863707080078127 0.09161513020833334 0.41999849609375 0.08867054752604166 0.41024456396484377 0.02176437369791667
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 0.49337425048828126 0.46398697200520833 0.46533875927734375 0.47387319140625 0.44900616259765624 0.4898968743489583 0.4533964350585937 0.526751294921875 0.47885322998046875 0.546355123046875 0.5032856157226563 0.5387128118489584 0.5145428149414063 0.5148339928385417 0.8366583305664063 0.47327260546875 0.838245177734375 0.457140400390625 0.5108886889648437 0.4830290950520833 0.49337425048828126 0.46398697200520833`
			`1 0.549404912109375 0.9224034733072917 0.5376754140625 0.9228232955729166 0.546482560546875 0.9899748515625001 0.557843986328125 0.9870302682291667 0.549404912109375 0.9224034733072917`
			`0 0.41024456396484377 0.02176437369791667 0.39793635302734376 0.024954338541666666 0.40863707080078127 0.09161513020833334 0.41999849609375 0.08867054752604166 0.41024456396484377 0.02176437369791667`