AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-79_jpg.rf.0697f649192bd35a648c2dc1b33db500.txt

2 0.5008305864257813 0.46480802734375 0.4719449672851562 0.4611523372395833 0.4505434248046875 0.48446575390625 0.45316580615234375 0.5191070944010416 0.22740789794921876 0.8411878522135416 0.23478186376953125 0.8525126829427084 0.4716007221679688 0.5474191712239583 0.5054604663085938 0.5368469615885417 0.5153536606445313 0.5005690247395833 0.5008305864257813 0.46480802734375
0 0.4176271752929688 0.02079369140625 0.405279083984375 0.023696759765625002 0.414155775390625 0.090819716796875 0.42762120458984376 0.08895980598958332 0.4176271752929688 0.02079369140625
1 0.5436377109375 0.9144020963541667 0.533189326171875 0.9168585397135417 0.5422885576171875 0.99307010546875 0.5565363549804687 0.9897204108072916 0.5436377109375 0.9144020963541667
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 0.5008305864257813 0.46480802734375 0.4719449672851562 0.4611523372395833 0.4505434248046875 0.48446575390625 0.45316580615234375 0.5191070944010416 0.22740789794921876 0.8411878522135416 0.23478186376953125 0.8525126829427084 0.4716007221679688 0.5474191712239583 0.5054604663085938 0.5368469615885417 0.5153536606445313 0.5005690247395833 0.5008305864257813 0.46480802734375`
			`0 0.4176271752929688 0.02079369140625 0.405279083984375 0.023696759765625002 0.414155775390625 0.090819716796875 0.42762120458984376 0.08895980598958332 0.4176271752929688 0.02079369140625`
			`1 0.5436377109375 0.9144020963541667 0.533189326171875 0.9168585397135417 0.5422885576171875 0.99307010546875 0.5565363549804687 0.9897204108072916 0.5436377109375 0.9144020963541667`