AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-59_jpg.rf.0b0c667bf3d7698c96ad97c2ddcc680f.txt

2 0.4876268779296875 0.4833100703125 0.4919556381835937 0.519223041015625 0.505742828125 0.5407676360677084 0.5384132124023437 0.5310038554687501 0.5496656977539063 0.5063040930989583 0.5443894116210938 0.4716993795572917 0.5200784345703126 0.45683072916666667 0.40279254736328124 0.04540264453125 0.39035687451171874 0.05340928971354167 0.49322787109375 0.46903147070312495 0.4876268779296875 0.4833100703125
1 0.5035621157226563 0.005757472656249999 0.5054354545898437 0.07516889583333333 0.5160265737304688 0.07363620052083333 0.5151175942382813 0.004202332682291666 0.5035621157226563 0.005757472656249999
0 0.5261502495117187 0.9943227415364584 0.5396344462890625 0.9927227141927083 0.5368135815429688 0.9246195468749999 0.523329384765625 0.92621957421875 0.5261502495117187 0.9943227415364584
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 0.4876268779296875 0.4833100703125 0.4919556381835937 0.519223041015625 0.505742828125 0.5407676360677084 0.5384132124023437 0.5310038554687501 0.5496656977539063 0.5063040930989583 0.5443894116210938 0.4716993795572917 0.5200784345703126 0.45683072916666667 0.40279254736328124 0.04540264453125 0.39035687451171874 0.05340928971354167 0.49322787109375 0.46903147070312495 0.4876268779296875 0.4833100703125`
			`1 0.5035621157226563 0.005757472656249999 0.5054354545898437 0.07516889583333333 0.5160265737304688 0.07363620052083333 0.5151175942382813 0.004202332682291666 0.5035621157226563 0.005757472656249999`
			`0 0.5261502495117187 0.9943227415364584 0.5396344462890625 0.9927227141927083 0.5368135815429688 0.9246195468749999 0.523329384765625 0.92621957421875 0.5261502495117187 0.9943227415364584`