AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-59_jpg.rf.91a7155d1bdd1932ddae6486b8695e81.txt

2 0.6037808642578125 0.9490740742187499 0.5063657407226563 0.5311213990885416 0.5121527778320313 0.51697530859375 0.5082947529296875 0.480967078125 0.49479166650390627 0.4591049381510417 0.46199845703125 0.46810699609375 0.4504243828125 0.49254115234375 0.45524691357421876 0.5272633743489583 0.47935956787109374 0.5426954733072916 0.5912422841796875 0.9567901236979166 0.6037808642578125 0.9490740742187499
1 0.4899691357421875 0.9940843619791666 0.48900462939453126 0.92463991796875 0.4783950615234375 0.9259259257812501 0.4783950615234375 0.9953703704427084 0.4899691357421875 0.9940843619791666
0 0.48032407421875 0.005144033203125 0.46682098779296877 0.006430041015625 0.46875 0.07458847721354167 0.48225308642578124 0.07330246940104167 0.48032407421875 0.005144033203125
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 0.6037808642578125 0.9490740742187499 0.5063657407226563 0.5311213990885416 0.5121527778320313 0.51697530859375 0.5082947529296875 0.480967078125 0.49479166650390627 0.4591049381510417 0.46199845703125 0.46810699609375 0.4504243828125 0.49254115234375 0.45524691357421876 0.5272633743489583 0.47935956787109374 0.5426954733072916 0.5912422841796875 0.9567901236979166 0.6037808642578125 0.9490740742187499`
			`1 0.4899691357421875 0.9940843619791666 0.48900462939453126 0.92463991796875 0.4783950615234375 0.9259259257812501 0.4783950615234375 0.9953703704427084 0.4899691357421875 0.9940843619791666`
			`0 0.48032407421875 0.005144033203125 0.46682098779296877 0.006430041015625 0.46875 0.07458847721354167 0.48225308642578124 0.07330246940104167 0.48032407421875 0.005144033203125`