AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-66_jpg.rf.6a0a0d8783d5e452a18c1ff8163fe3f3.txt

0 0.481288580078125 0.006430041015625 0.46778549365234373 0.006430041015625 0.47067901220703123 0.077160494140625 0.48225308642578124 0.077160494140625 0.481288580078125 0.006430041015625
2 0.46103395068359376 0.9799382714843751 0.492862654296875 0.54140946484375 0.5073302470703125 0.5259773665364583 0.5140817900390625 0.5002572018229167 0.5034722221679687 0.46424897135416665 0.46875 0.4603909466145833 0.45235339501953126 0.48482510286458336 0.4533179013671875 0.5182613170572917 0.46875 0.5375514401041667 0.451388888671875 0.978652263671875 0.46103395068359376 0.9799382714843751
1 0.48900462939453126 0.9927983541666667 0.4899691357421875 0.9259259257812501 0.4783950615234375 0.9272119342447916 0.4774305556640625 0.9927983541666667 0.48900462939453126 0.9927983541666667
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 0.481288580078125 0.006430041015625 0.46778549365234373 0.006430041015625 0.47067901220703123 0.077160494140625 0.48225308642578124 0.077160494140625 0.481288580078125 0.006430041015625`
			`2 0.46103395068359376 0.9799382714843751 0.492862654296875 0.54140946484375 0.5073302470703125 0.5259773665364583 0.5140817900390625 0.5002572018229167 0.5034722221679687 0.46424897135416665 0.46875 0.4603909466145833 0.45235339501953126 0.48482510286458336 0.4533179013671875 0.5182613170572917 0.46875 0.5375514401041667 0.451388888671875 0.978652263671875 0.46103395068359376 0.9799382714843751`
			`1 0.48900462939453126 0.9927983541666667 0.4899691357421875 0.9259259257812501 0.4783950615234375 0.9272119342447916 0.4774305556640625 0.9927983541666667 0.48900462939453126 0.9927983541666667`