AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-77_jpg.rf.babdb588674f30ab65373afae503eb2d.txt

2 0.48671567041015623 0.49392721289062497 0.49547050390625 0.5334101341145833 0.525621267578125 0.5423006204427083 0.54732014453125 0.523275208984375 0.5491684165039062 0.48329859635416667 0.7674087407226563 0.156586244140625 0.76035836328125 0.14533338802083332 0.5272553305664063 0.4572962578125 0.5004339125976562 0.4649790514322916 0.48671567041015623 0.49392721289062497
1 0.5008714619140625 0.07634746158854167 0.5115082275390626 0.07713899479166667 0.510587142578125 0.0051215234375 0.49612836328125 0.005794738932291667 0.5008714619140625 0.07634746158854167
0 0.5335468657226563 0.9923088352864583 0.544149970703125 0.9918151438802084 0.5422986279296875 0.9211277779947916 0.5326594418945313 0.921576587890625 0.5335468657226563 0.9923088352864583
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 0.48671567041015623 0.49392721289062497 0.49547050390625 0.5334101341145833 0.525621267578125 0.5423006204427083 0.54732014453125 0.523275208984375 0.5491684165039062 0.48329859635416667 0.7674087407226563 0.156586244140625 0.76035836328125 0.14533338802083332 0.5272553305664063 0.4572962578125 0.5004339125976562 0.4649790514322916 0.48671567041015623 0.49392721289062497`
			`1 0.5008714619140625 0.07634746158854167 0.5115082275390626 0.07713899479166667 0.510587142578125 0.0051215234375 0.49612836328125 0.005794738932291667 0.5008714619140625 0.07634746158854167`
			`0 0.5335468657226563 0.9923088352864583 0.544149970703125 0.9918151438802084 0.5422986279296875 0.9211277779947916 0.5326594418945313 0.921576587890625 0.5335468657226563 0.9923088352864583`