AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-110_jpg.rf.42389936ef3ef05c1952edcb40eb6e6a.txt

2 0.42148919775390625 0.025720164713541663 0.46489197509765623 0.46167695442708334 0.451388888671875 0.4899691360677083 0.45717592578125 0.5285493828125 0.4774305556640625 0.5439814817708334 0.5005787036132813 0.5388374485677083 0.5160108022460937 0.5092592591145834 0.511188271484375 0.47582304557291666 0.4899691357421875 0.45781893033854165 0.4349922841796875 0.023148148437500002 0.42148919775390625 0.025720164713541663
0 0.48225308642578124 0.005144033203125 0.46971450634765627 0.005144033203125 0.46971450634765627 0.07587448567708334 0.481288580078125 0.077160494140625 0.48225308642578124 0.005144033203125
1 0.48900462939453126 0.9953703704427084 0.48804012353515625 0.9233539095052082 0.4774305556640625 0.92463991796875 0.47646604931640624 0.9927983541666667 0.48900462939453126 0.9953703704427084
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 0.42148919775390625 0.025720164713541663 0.46489197509765623 0.46167695442708334 0.451388888671875 0.4899691360677083 0.45717592578125 0.5285493828125 0.4774305556640625 0.5439814817708334 0.5005787036132813 0.5388374485677083 0.5160108022460937 0.5092592591145834 0.511188271484375 0.47582304557291666 0.4899691357421875 0.45781893033854165 0.4349922841796875 0.023148148437500002 0.42148919775390625 0.025720164713541663`
			`0 0.48225308642578124 0.005144033203125 0.46971450634765627 0.005144033203125 0.46971450634765627 0.07587448567708334 0.481288580078125 0.077160494140625 0.48225308642578124 0.005144033203125`
			`1 0.48900462939453126 0.9953703704427084 0.48804012353515625 0.9233539095052082 0.4774305556640625 0.92463991796875 0.47646604931640624 0.9927983541666667 0.48900462939453126 0.9953703704427084`