AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-45_jpg.rf.b1b7a0b1aa3a9ca1922a47b3a5536f3a.txt

2 0.519659703125 0.5109519244791666 0.5284227451171875 0.4778524290364583 0.51311557421875 0.43941975390625004 0.48443308642578126 0.4363626315104167 0.4687472001953125 0.46050778059895836 0.4684069599609375 0.490526517578125 0.47984740185546876 0.5128492643229167 0.41812437548828124 0.9386300872395833 0.43031036376953125 0.9425668515625 0.5020123510742187 0.518584794921875 0.519659703125 0.5109519244791666
0 0.8612875815429688 0.3945378958333334 0.8588261303710938 0.382037318359375 0.8097419379882812 0.39630899739583336 0.8119016259765625 0.40626922395833337 0.8612875815429688 0.3945378958333334
1 0.18848418115234375 0.5509424394531249 0.1836648203125 0.5350336881510417 0.1314209697265625 0.5473685442708334 0.13448594921875 0.5649498229166666 0.18848418115234375 0.5509424394531249
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 0.519659703125 0.5109519244791666 0.5284227451171875 0.4778524290364583 0.51311557421875 0.43941975390625004 0.48443308642578126 0.4363626315104167 0.4687472001953125 0.46050778059895836 0.4684069599609375 0.490526517578125 0.47984740185546876 0.5128492643229167 0.41812437548828124 0.9386300872395833 0.43031036376953125 0.9425668515625 0.5020123510742187 0.518584794921875 0.519659703125 0.5109519244791666`
			`0 0.8612875815429688 0.3945378958333334 0.8588261303710938 0.382037318359375 0.8097419379882812 0.39630899739583336 0.8119016259765625 0.40626922395833337 0.8612875815429688 0.3945378958333334`
			`1 0.18848418115234375 0.5509424394531249 0.1836648203125 0.5350336881510417 0.1314209697265625 0.5473685442708334 0.13448594921875 0.5649498229166666 0.18848418115234375 0.5509424394531249`