AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-23_jpg.rf.ffbecaf724241a7c3447351ca611b92c.txt

2 0.49259397607421873 0.5646523248697917 0.5264980473632812 0.5538655514322917 0.5309446376953125 0.5089518938802083 0.5120109438476562 0.4815009557291667 0.4907613740234375 0.48357881380208334 0.26629863427734374 0.16580719531250002 0.2584995952148437 0.17205670572916668 0.471204861328125 0.5037029322916667 0.46784046142578123 0.5396383470052083 0.49259397607421873 0.5646523248697917
0 0.18524952783203125 0.5356338984375 0.1864158828125 0.52022659375 0.1295018525390625 0.5201882135416667 0.12933352294921874 0.5330463372395834 0.18524952783203125 0.5356338984375
1 0.8703317700195312 0.5219954095052083 0.8172583442382813 0.5233326178385417 0.819001900390625 0.53752144140625 0.8701129418945313 0.5387109700520833 0.8703317700195312 0.5219954095052083
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 0.49259397607421873 0.5646523248697917 0.5264980473632812 0.5538655514322917 0.5309446376953125 0.5089518938802083 0.5120109438476562 0.4815009557291667 0.4907613740234375 0.48357881380208334 0.26629863427734374 0.16580719531250002 0.2584995952148437 0.17205670572916668 0.471204861328125 0.5037029322916667 0.46784046142578123 0.5396383470052083 0.49259397607421873 0.5646523248697917`
			`0 0.18524952783203125 0.5356338984375 0.1864158828125 0.52022659375 0.1295018525390625 0.5201882135416667 0.12933352294921874 0.5330463372395834 0.18524952783203125 0.5356338984375`
			`1 0.8703317700195312 0.5219954095052083 0.8172583442382813 0.5233326178385417 0.819001900390625 0.53752144140625 0.8701129418945313 0.5387109700520833 0.8703317700195312 0.5219954095052083`