AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-91_jpg.rf.f0cfdc46d4a907f53476cb063afbbf2d.txt

1 0.8064701787109375 0.6120247506510417 0.8050233310546875 0.62609756640625 0.8552659194335938 0.638923783203125 0.8567846865234375 0.630152447265625 0.8064701787109375 0.6120247506510417
0 0.13372728271484374 0.41549685416666665 0.1313406494140625 0.4292803815104167 0.18252302294921874 0.44239588671875 0.18563247607421876 0.43015469596354167 0.13372728271484374 0.41549685416666665
2 0.523448353515625 0.5486608072916667 0.527354962890625 0.508948455078125 0.5104400249023437 0.48658376497395833 0.4883910146484375 0.4824362161458333 0.4716906254882812 0.49313345768229166 0.463952953125 0.5263871731770834 0.4748671611328125 0.55482370703125 0.36509773828125 0.9658185891927084 0.3721820927734375 0.9706389960937499 0.49865069580078125 0.5661043626302084 0.523448353515625 0.5486608072916667
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			`1 0.8064701787109375 0.6120247506510417 0.8050233310546875 0.62609756640625 0.8552659194335938 0.638923783203125 0.8567846865234375 0.630152447265625 0.8064701787109375 0.6120247506510417`
			`0 0.13372728271484374 0.41549685416666665 0.1313406494140625 0.4292803815104167 0.18252302294921874 0.44239588671875 0.18563247607421876 0.43015469596354167 0.13372728271484374 0.41549685416666665`
			`2 0.523448353515625 0.5486608072916667 0.527354962890625 0.508948455078125 0.5104400249023437 0.48658376497395833 0.4883910146484375 0.4824362161458333 0.4716906254882812 0.49313345768229166 0.463952953125 0.5263871731770834 0.4748671611328125 0.55482370703125 0.36509773828125 0.9658185891927084 0.3721820927734375 0.9706389960937499 0.49865069580078125 0.5661043626302084 0.523448353515625 0.5486608072916667`