AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-98_jpg.rf.3a35484b2bf149b2b71301c9d37d8d00.txt

2 0.46367458154296876 0.4722460716145833 0.47831062060546875 0.510280841796875 0.49648399072265625 0.5193718717447916 0.5168811577148438 0.5074617903645834 0.5303131689453126 0.4810106953125 0.523198234375 0.45226666080729166 0.6746980185546875 0.061211345703125 0.6624816196289063 0.05387169596354167 0.5014414682617188 0.43462616080729166 0.4803385732421875 0.4375834993489583 0.46367458154296876 0.4722460716145833
0 0.864174458984375 0.42258588736979164 0.8619045981445312 0.4060937884114583 0.812125845703125 0.41436282421875004 0.8122756254882812 0.42856584505208334 0.864174458984375 0.42258588736979164
1 0.18191376220703126 0.5272488489583333 0.18090557861328124 0.5144592161458333 0.1283499775390625 0.52441048828125 0.1293581611328125 0.5372001210937499 0.18191376220703126 0.5272488489583333
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 0.46367458154296876 0.4722460716145833 0.47831062060546875 0.510280841796875 0.49648399072265625 0.5193718717447916 0.5168811577148438 0.5074617903645834 0.5303131689453126 0.4810106953125 0.523198234375 0.45226666080729166 0.6746980185546875 0.061211345703125 0.6624816196289063 0.05387169596354167 0.5014414682617188 0.43462616080729166 0.4803385732421875 0.4375834993489583 0.46367458154296876 0.4722460716145833`
			`0 0.864174458984375 0.42258588736979164 0.8619045981445312 0.4060937884114583 0.812125845703125 0.41436282421875004 0.8122756254882812 0.42856584505208334 0.864174458984375 0.42258588736979164`
			`1 0.18191376220703126 0.5272488489583333 0.18090557861328124 0.5144592161458333 0.1283499775390625 0.52441048828125 0.1293581611328125 0.5372001210937499 0.18191376220703126 0.5272488489583333`