AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-28_jpg.rf.94b52fdfc4c9d95671fc532f4b398d71.txt

2 0.4927132314453125 0.5664945 0.529108240234375 0.5501708450520834 0.535860359375 0.517969455078125 0.5202415590820313 0.4855434720052083 0.49284896728515626 0.48354965820312495 0.26558442626953127 0.16833462890624998 0.25851360986328126 0.175970541015625 0.471636517578125 0.5064573958333333 0.470158125 0.53261274609375 0.4927132314453125 0.5664945
0 0.136776759765625 0.5846001940104167 0.13746505517578125 0.602626833984375 0.1879677626953125 0.5917675651041666 0.1855999208984375 0.5766072200520833 0.136776759765625 0.5846001940104167
1 0.8690236040039062 0.4530610572916667 0.8194782133789063 0.46376360091145835 0.8196963334960937 0.4766845520833333 0.8705516723632812 0.46965455013020835 0.8690236040039062 0.4530610572916667
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 0.4927132314453125 0.5664945 0.529108240234375 0.5501708450520834 0.535860359375 0.517969455078125 0.5202415590820313 0.4855434720052083 0.49284896728515626 0.48354965820312495 0.26558442626953127 0.16833462890624998 0.25851360986328126 0.175970541015625 0.471636517578125 0.5064573958333333 0.470158125 0.53261274609375 0.4927132314453125 0.5664945`
			`0 0.136776759765625 0.5846001940104167 0.13746505517578125 0.602626833984375 0.1879677626953125 0.5917675651041666 0.1855999208984375 0.5766072200520833 0.136776759765625 0.5846001940104167`
			`1 0.8690236040039062 0.4530610572916667 0.8194782133789063 0.46376360091145835 0.8196963334960937 0.4766845520833333 0.8705516723632812 0.46965455013020835 0.8690236040039062 0.4530610572916667`