AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-119_jpg.rf.9dadfd298eabbb78bbb495b54dba40d5.txt

2 0.46380058349609377 0.46990679361979165 0.45106947509765627 0.5004956881510417 0.4567624750976563 0.5306596536458333 0.4786292861328125 0.5465147669270833 0.497658080078125 0.5421038450520833 0.512639486328125 0.5253988723958333 0.5160325126953125 0.49893007226562497 0.509617283203125 0.47147567643229166 0.4920499150390625 0.46009935351562503 0.43413111181640623 0.03164631640625 0.4218035361328125 0.0349601640625 0.46380058349609377 0.46990679361979165
0 0.42841991943359375 0.08570361523437499 0.443854533203125 0.0844724375 0.43631476708984374 0.013149501302083333 0.42291233056640626 0.015343651041666668 0.42841991943359375 0.08570361523437499
1 0.5155719526367187 0.9265752278645834 0.5207269096679688 0.9931059244791666 0.5349691196289063 0.989478626953125 0.5281346157226563 0.9258142259114583 0.5155719526367187 0.9265752278645834
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 0.46380058349609377 0.46990679361979165 0.45106947509765627 0.5004956881510417 0.4567624750976563 0.5306596536458333 0.4786292861328125 0.5465147669270833 0.497658080078125 0.5421038450520833 0.512639486328125 0.5253988723958333 0.5160325126953125 0.49893007226562497 0.509617283203125 0.47147567643229166 0.4920499150390625 0.46009935351562503 0.43413111181640623 0.03164631640625 0.4218035361328125 0.0349601640625 0.46380058349609377 0.46990679361979165`
			`0 0.42841991943359375 0.08570361523437499 0.443854533203125 0.0844724375 0.43631476708984374 0.013149501302083333 0.42291233056640626 0.015343651041666668 0.42841991943359375 0.08570361523437499`
			`1 0.5155719526367187 0.9265752278645834 0.5207269096679688 0.9931059244791666 0.5349691196289063 0.989478626953125 0.5281346157226563 0.9258142259114583 0.5155719526367187 0.9265752278645834`