AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-99_jpg.rf.916fdc7b685693502742dceafb8fe4e1.txt

2 0.5293850288085937 0.5312422884114584 0.5196264477539062 0.4894790403645833 0.4913771162109375 0.4796716015625 0.46964481640625 0.5046183971354167 0.470535490234375 0.5371558600260417 0.25598509033203126 0.8725916803385417 0.2616284150390625 0.8851765572916667 0.48660872412109374 0.563109240234375 0.5087445561523437 0.5654374921875 0.5293850288085937 0.5312422884114584
0 0.13329092333984374 0.463805302734375 0.13092308154296875 0.47896564778645834 0.1823831064453125 0.4899816419270833 0.1829538583984375 0.47323142447916666 0.13329092333984374 0.463805302734375
1 0.8663436069335938 0.5760413756510416 0.8146484951171875 0.5675782272135417 0.8134730576171875 0.5803424524739583 0.866125486328125 0.5889623268229166 0.8663436069335938 0.5760413756510416
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 0.5293850288085937 0.5312422884114584 0.5196264477539062 0.4894790403645833 0.4913771162109375 0.4796716015625 0.46964481640625 0.5046183971354167 0.470535490234375 0.5371558600260417 0.25598509033203126 0.8725916803385417 0.2616284150390625 0.8851765572916667 0.48660872412109374 0.563109240234375 0.5087445561523437 0.5654374921875 0.5293850288085937 0.5312422884114584`
			`0 0.13329092333984374 0.463805302734375 0.13092308154296875 0.47896564778645834 0.1823831064453125 0.4899816419270833 0.1829538583984375 0.47323142447916666 0.13329092333984374 0.463805302734375`
			`1 0.8663436069335938 0.5760413756510416 0.8146484951171875 0.5675782272135417 0.8134730576171875 0.5803424524739583 0.866125486328125 0.5889623268229166 0.8663436069335938 0.5760413756510416`