AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-65_jpg.rf.f3025118037bdf521399ef64763b0aa3.txt

2 0.4818242138671875 0.48990021158854163 0.47065791552734376 0.531192251953125 0.49102585205078125 0.5661766914062499 0.5206732275390625 0.5604038430989583 0.5353306416015625 0.528640296875 0.8524870590820313 0.41509010221354165 0.8495383081054687 0.4027784192708333 0.530116806640625 0.495934744140625 0.5146437104492187 0.4792841399739583 0.4818242138671875 0.48990021158854163
1 0.8130635561523437 0.42757780533854167 0.81641337109375 0.44240530013020835 0.8641272060546875 0.42625330468749995 0.860977923828125 0.41268371679687504 0.8130635561523437 0.42757780533854167
0 0.14429057470703124 0.6302613040364583 0.14595406298828126 0.6468814563802083 0.1951536923828125 0.627678896484375 0.19389126904296874 0.6135745559895833 0.14429057470703124 0.6302613040364583
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 0.4818242138671875 0.48990021158854163 0.47065791552734376 0.531192251953125 0.49102585205078125 0.5661766914062499 0.5206732275390625 0.5604038430989583 0.5353306416015625 0.528640296875 0.8524870590820313 0.41509010221354165 0.8495383081054687 0.4027784192708333 0.530116806640625 0.495934744140625 0.5146437104492187 0.4792841399739583 0.4818242138671875 0.48990021158854163`
			`1 0.8130635561523437 0.42757780533854167 0.81641337109375 0.44240530013020835 0.8641272060546875 0.42625330468749995 0.860977923828125 0.41268371679687504 0.8130635561523437 0.42757780533854167`
			`0 0.14429057470703124 0.6302613040364583 0.14595406298828126 0.6468814563802083 0.1951536923828125 0.627678896484375 0.19389126904296874 0.6135745559895833 0.14429057470703124 0.6302613040364583`