AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-95_jpg.rf.56e0dd126d86e4ce9e505ae7c982d988.txt

1 0.52300005859375 0.078745736328125 0.5326392451171875 0.07919454687500001 0.5335939912109375 0.005891850260416667 0.5239211440429687 0.006728264973958333 0.52300005859375 0.078745736328125
0 0.50774251171875 0.9929445188802083 0.5164177797851562 0.9933484479166667 0.5182354619140624 0.9239463072916667 0.5105577734375 0.9223020345052083 0.50774251171875 0.9929445188802083
2 0.541684740234375 0.47080051562499997 0.5188199799804688 0.4594415716145834 0.4925585517578125 0.46722635742187496 0.4839720224609375 0.5002831549479166 0.49369994677734375 0.5341926920572917 0.5204877036132812 0.5431607096354166 0.5400353618164062 0.5337765319010417 0.84165925390625 0.6983751263020833 0.84671447265625 0.6896029576822916 0.551479986328125 0.5021396022135417 0.541684740234375 0.47080051562499997
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 0.52300005859375 0.078745736328125 0.5326392451171875 0.07919454687500001 0.5335939912109375 0.005891850260416667 0.5239211440429687 0.006728264973958333 0.52300005859375 0.078745736328125`
			`0 0.50774251171875 0.9929445188802083 0.5164177797851562 0.9933484479166667 0.5182354619140624 0.9239463072916667 0.5105577734375 0.9223020345052083 0.50774251171875 0.9929445188802083`
			`2 0.541684740234375 0.47080051562499997 0.5188199799804688 0.4594415716145834 0.4925585517578125 0.46722635742187496 0.4839720224609375 0.5002831549479166 0.49369994677734375 0.5341926920572917 0.5204877036132812 0.5431607096354166 0.5400353618164062 0.5337765319010417 0.84165925390625 0.6983751263020833 0.84671447265625 0.6896029576822916 0.551479986328125 0.5021396022135417 0.541684740234375 0.47080051562499997`