AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-107_jpg.rf.d627dd09d3f4e66b3214725dad4f7631.txt

1 0.18330744287109374 0.5074489244791667 0.182651224609375 0.4907537298177083 0.12977704150390626 0.497023966796875 0.13033230322265624 0.5111506705729166 0.18330744287109374 0.5074489244791667
0 0.8147525502929688 0.4530232259114583 0.8686908740234375 0.44925417578125 0.8661587651367187 0.43397783528645834 0.815109994140625 0.4375449720052083 0.8147525502929688 0.4530232259114583
2 0.52367305859375 0.44374421875000003 0.5166783759765625 0.4377941204427083 0.4913831909179687 0.4331228079427083 0.47008808349609377 0.45650298893229163 0.4676487397460937 0.49273108919270836 0.483106072265625 0.5174064388020834 0.5036358134765625 0.52369851953125 0.5259445844726562 0.5015352786458334 0.5336036762695312 0.475244623046875 0.8273530947265625 0.28215669140625 0.8248209853515625 0.2668803502604167 0.52367305859375 0.44374421875000003
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 0.18330744287109374 0.5074489244791667 0.182651224609375 0.4907537298177083 0.12977704150390626 0.497023966796875 0.13033230322265624 0.5111506705729166 0.18330744287109374 0.5074489244791667`
			`0 0.8147525502929688 0.4530232259114583 0.8686908740234375 0.44925417578125 0.8661587651367187 0.43397783528645834 0.815109994140625 0.4375449720052083 0.8147525502929688 0.4530232259114583`
			`2 0.52367305859375 0.44374421875000003 0.5166783759765625 0.4377941204427083 0.4913831909179687 0.4331228079427083 0.47008808349609377 0.45650298893229163 0.4676487397460937 0.49273108919270836 0.483106072265625 0.5174064388020834 0.5036358134765625 0.52369851953125 0.5259445844726562 0.5015352786458334 0.5336036762695312 0.475244623046875 0.8273530947265625 0.28215669140625 0.8248209853515625 0.2668803502604167 0.52367305859375 0.44374421875000003`