AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-110_jpg.rf.06e79656b14af1e22643783b3cce2144.txt

2 0.5010323764648438 0.5655719739583334 0.5285230625 0.5512737584635417 0.53640412109375 0.5219981139322917 0.5285850747070312 0.4924960651041667 0.5040586958007812 0.47736873046875 0.48019993798828126 0.48950722200520835 0.470586658203125 0.520495962890625 0.1590829208984375 0.668164591796875 0.16332741357421876 0.6854485579427084 0.4777908203125 0.5527542669270834 0.5010323764648438 0.5655719739583334
0 0.137578224609375 0.6092339010416666 0.1397555263671875 0.6256980221354167 0.19199744970703125 0.6134158079427083 0.190937486328125 0.5979948450520833 0.137578224609375 0.6092339010416666
1 0.8677927622070313 0.4284176061197917 0.8147684702148438 0.44218960416666664 0.8175606552734375 0.455897470703125 0.868070357421875 0.445328353515625 0.8677927622070313 0.4284176061197917
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 0.5010323764648438 0.5655719739583334 0.5285230625 0.5512737584635417 0.53640412109375 0.5219981139322917 0.5285850747070312 0.4924960651041667 0.5040586958007812 0.47736873046875 0.48019993798828126 0.48950722200520835 0.470586658203125 0.520495962890625 0.1590829208984375 0.668164591796875 0.16332741357421876 0.6854485579427084 0.4777908203125 0.5527542669270834 0.5010323764648438 0.5655719739583334`
			`0 0.137578224609375 0.6092339010416666 0.1397555263671875 0.6256980221354167 0.19199744970703125 0.6134158079427083 0.190937486328125 0.5979948450520833 0.137578224609375 0.6092339010416666`
			`1 0.8677927622070313 0.4284176061197917 0.8147684702148438 0.44218960416666664 0.8175606552734375 0.455897470703125 0.868070357421875 0.445328353515625 0.8677927622070313 0.4284176061197917`