AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-60_jpg.rf.49188543ef745f543ded805318d98e32.txt

0 0.5511347309570312 0.011754900390625002 0.5407200908203125 0.00905569921875 0.5311501953125 0.07469949218750001 0.5421435473632813 0.08016883723958333 0.5511347309570312 0.011754900390625002
2 0.50757785546875 0.46554381119791666 0.47328293896484375 0.45141515690104167 0.4533228203125 0.4737536575520833 0.449879333984375 0.5108534596354167 0.472892634765625 0.5417093860677084 0.5253269794921875 0.9705937350260417 0.5351629077148438 0.9705227936197917 0.49953345849609376 0.5342031295572917 0.5139436943359375 0.49601538671875 0.50757785546875 0.46554381119791666
1 0.42938459375 0.9142861145833333 0.41536684814453123 0.9093430045572917 0.4080851997070313 0.9795100852864583 0.41944662548828127 0.9824546686197917 0.42938459375 0.9142861145833333
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			`0 0.5511347309570312 0.011754900390625002 0.5407200908203125 0.00905569921875 0.5311501953125 0.07469949218750001 0.5421435473632813 0.08016883723958333 0.5511347309570312 0.011754900390625002`
			`2 0.50757785546875 0.46554381119791666 0.47328293896484375 0.45141515690104167 0.4533228203125 0.4737536575520833 0.449879333984375 0.5108534596354167 0.472892634765625 0.5417093860677084 0.5253269794921875 0.9705937350260417 0.5351629077148438 0.9705227936197917 0.49953345849609376 0.5342031295572917 0.5139436943359375 0.49601538671875 0.50757785546875 0.46554381119791666`
			`1 0.42938459375 0.9142861145833333 0.41536684814453123 0.9093430045572917 0.4080851997070313 0.9795100852864583 0.41944662548828127 0.9824546686197917 0.42938459375 0.9142861145833333`