AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-47_jpg.rf.0a08bf4421ca443bf2da29f125b18d8d.txt

2 0.4958807177734375 0.48242540690104163 0.47134410498046875 0.49571733203125 0.46661236376953125 0.541653798828125 0.48920438525390625 0.561919916015625 0.5126633828125 0.5627595598958334 0.5261534365234375 0.5308837200520834 0.5241268491210938 0.4976065305989583 0.72477467578125 0.15920591927083333 0.7165950766601562 0.147915435546875 0.508162326171875 0.4790580872395833 0.4958807177734375 0.48242540690104163
0 0.132290677734375 0.428804833984375 0.1321864501953125 0.4497390696614583 0.180077833984375 0.4582210247395833 0.18247030810546874 0.4418100768229167 0.132290677734375 0.428804833984375
1 0.8597633940429688 0.6081761165364583 0.8103465131835937 0.5966786360677083 0.80945293359375 0.60954782421875 0.85944852734375 0.623815447265625 0.8597633940429688 0.6081761165364583
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 0.4958807177734375 0.48242540690104163 0.47134410498046875 0.49571733203125 0.46661236376953125 0.541653798828125 0.48920438525390625 0.561919916015625 0.5126633828125 0.5627595598958334 0.5261534365234375 0.5308837200520834 0.5241268491210938 0.4976065305989583 0.72477467578125 0.15920591927083333 0.7165950766601562 0.147915435546875 0.508162326171875 0.4790580872395833 0.4958807177734375 0.48242540690104163`
			`0 0.132290677734375 0.428804833984375 0.1321864501953125 0.4497390696614583 0.180077833984375 0.4582210247395833 0.18247030810546874 0.4418100768229167 0.132290677734375 0.428804833984375`
			`1 0.8597633940429688 0.6081761165364583 0.8103465131835937 0.5966786360677083 0.80945293359375 0.60954782421875 0.85944852734375 0.623815447265625 0.8597633940429688 0.6081761165364583`