AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-72_jpg.rf.4bf9c20193e0692e132fd1007e341a71.txt

0 0.47935956787109374 0.003858024739583333 0.46682098779296877 0.003858024739583333 0.46971450634765627 0.07973251041666667 0.48032407421875 0.07973251041666667 0.47935956787109374 0.003858024739583333
1 0.486111111328125 0.9207818932291666 0.4783950615234375 0.9233539095052082 0.4783950615234375 0.9953703704427084 0.48804012353515625 0.9953703704427084 0.486111111328125 0.9207818932291666
2 0.31635802490234377 0.9259259257812501 0.481288580078125 0.546553498046875 0.5092592592773437 0.5246913580729167 0.510223765625 0.480967078125 0.486111111328125 0.45524691341145834 0.4600694443359375 0.47067901236979165 0.44945987646484375 0.4976851848958333 0.45814043212890626 0.5272633743489583 0.30767746923828126 0.9156378600260416 0.31635802490234377 0.9259259257812501
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 0.47935956787109374 0.003858024739583333 0.46682098779296877 0.003858024739583333 0.46971450634765627 0.07973251041666667 0.48032407421875 0.07973251041666667 0.47935956787109374 0.003858024739583333`
			`1 0.486111111328125 0.9207818932291666 0.4783950615234375 0.9233539095052082 0.4783950615234375 0.9953703704427084 0.48804012353515625 0.9953703704427084 0.486111111328125 0.9207818932291666`
			`2 0.31635802490234377 0.9259259257812501 0.481288580078125 0.546553498046875 0.5092592592773437 0.5246913580729167 0.510223765625 0.480967078125 0.486111111328125 0.45524691341145834 0.4600694443359375 0.47067901236979165 0.44945987646484375 0.4976851848958333 0.45814043212890626 0.5272633743489583 0.30767746923828126 0.9156378600260416 0.31635802490234377 0.9259259257812501`