AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-45_jpg.rf.5d3fd2803d83d5344983339a317df2a3.txt

2 0.816936728515625 0.66100823046875 0.5140817900390625 0.5002572018229167 0.511188271484375 0.47582304557291666 0.48804012353515625 0.4591049381510417 0.45717592578125 0.47325102864583335 0.4504243828125 0.510545267578125 0.4658564814453125 0.534979423828125 0.48804012353515625 0.54012345703125 0.5063657407226563 0.5285493828125 0.8121141977539063 0.6764403294270833 0.816936728515625 0.66100823046875
0 0.4783950615234375 0.007716049479166666 0.46875 0.009002057291666666 0.4716435185546875 0.07587448567708334 0.47935956787109374 0.07458847721354167 0.4783950615234375 0.007716049479166666
1 0.48900462939453126 0.9182098763020834 0.47646604931640624 0.9220679010416667 0.4774305556640625 0.9927983541666667 0.49093364208984375 0.991512345703125 0.48900462939453126 0.9182098763020834
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 0.816936728515625 0.66100823046875 0.5140817900390625 0.5002572018229167 0.511188271484375 0.47582304557291666 0.48804012353515625 0.4591049381510417 0.45717592578125 0.47325102864583335 0.4504243828125 0.510545267578125 0.4658564814453125 0.534979423828125 0.48804012353515625 0.54012345703125 0.5063657407226563 0.5285493828125 0.8121141977539063 0.6764403294270833 0.816936728515625 0.66100823046875`
			`0 0.4783950615234375 0.007716049479166666 0.46875 0.009002057291666666 0.4716435185546875 0.07587448567708334 0.47935956787109374 0.07458847721354167 0.4783950615234375 0.007716049479166666`
			`1 0.48900462939453126 0.9182098763020834 0.47646604931640624 0.9220679010416667 0.4774305556640625 0.9927983541666667 0.49093364208984375 0.991512345703125 0.48900462939453126 0.9182098763020834`