AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-123_jpg.rf.11ea5f616fcbba4da9d2287efb7e2bde.txt

2 0.4670286469726562 0.458138380859375 0.452643205078125 0.480691166015625 0.4530004140625 0.5130685227864583 0.4636555766601563 0.5378373815104166 0.48571769384765623 0.5409291438802083 0.504850287109375 0.5319725390625 0.5146412524414062 0.5061897044270833 0.5112047392578125 0.4759670006510417 0.4992878994140625 0.4549006080729167 0.516553626953125 0.02672059895833333 0.5051437749023437 0.023828542317708337 0.4670286469726562 0.458138380859375
0 0.5191259428710937 0.006391610026041667 0.505596009765625 0.005788630859375 0.49878932275390625 0.079834080078125 0.5131776606445313 0.081850447265625 0.5191259428710937 0.006391610026041667
1 0.45139049462890624 0.9887007389322916 0.4552186958007812 0.9155309791666667 0.44476806689453124 0.9127733463541667 0.43977900634765626 0.9883666080729167 0.45139049462890624 0.9887007389322916
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 0.4670286469726562 0.458138380859375 0.452643205078125 0.480691166015625 0.4530004140625 0.5130685227864583 0.4636555766601563 0.5378373815104166 0.48571769384765623 0.5409291438802083 0.504850287109375 0.5319725390625 0.5146412524414062 0.5061897044270833 0.5112047392578125 0.4759670006510417 0.4992878994140625 0.4549006080729167 0.516553626953125 0.02672059895833333 0.5051437749023437 0.023828542317708337 0.4670286469726562 0.458138380859375`
			`0 0.5191259428710937 0.006391610026041667 0.505596009765625 0.005788630859375 0.49878932275390625 0.079834080078125 0.5131776606445313 0.081850447265625 0.5191259428710937 0.006391610026041667`
			`1 0.45139049462890624 0.9887007389322916 0.4552186958007812 0.9155309791666667 0.44476806689453124 0.9127733463541667 0.43977900634765626 0.9883666080729167 0.45139049462890624 0.9887007389322916`