AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-108_jpg.rf.8a6cacd54798fe0eb6556587799ddcb2.txt

2 0.3587962963867187 0.054012345703125 0.4600694443359375 0.46682098763020835 0.4475308642578125 0.49639917708333336 0.46489197509765623 0.5362654322916667 0.49093364208984375 0.5426954733072916 0.510223765625 0.5272633743489583 0.5121527778320313 0.49639917708333336 0.505401234375 0.4655349791666667 0.486111111328125 0.45781893033854165 0.37037037060546874 0.05144032942708333 0.3587962963867187 0.054012345703125
0 0.47935956787109374 0.007716049479166666 0.47067901220703123 0.007716049479166666 0.46971450634765627 0.07458847721354167 0.4783950615234375 0.07458847721354167 0.47935956787109374 0.007716049479166666
1 0.48804012353515625 0.9233539095052082 0.4783950615234375 0.9233539095052082 0.4783950615234375 0.9953703704427084 0.48900462939453126 0.9927983541666667 0.48804012353515625 0.9233539095052082
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 0.3587962963867187 0.054012345703125 0.4600694443359375 0.46682098763020835 0.4475308642578125 0.49639917708333336 0.46489197509765623 0.5362654322916667 0.49093364208984375 0.5426954733072916 0.510223765625 0.5272633743489583 0.5121527778320313 0.49639917708333336 0.505401234375 0.4655349791666667 0.486111111328125 0.45781893033854165 0.37037037060546874 0.05144032942708333 0.3587962963867187 0.054012345703125`
			`0 0.47935956787109374 0.007716049479166666 0.47067901220703123 0.007716049479166666 0.46971450634765627 0.07458847721354167 0.4783950615234375 0.07458847721354167 0.47935956787109374 0.007716049479166666`
			`1 0.48804012353515625 0.9233539095052082 0.4783950615234375 0.9233539095052082 0.4783950615234375 0.9953703704427084 0.48900462939453126 0.9927983541666667 0.48804012353515625 0.9233539095052082`