AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-39_jpg.rf.9ed11be3c78b96e210f8ad8204b47a7f.txt

2 0.5277469038085938 0.453646533203125 0.491643689453125 0.43462145898437504 0.466877990234375 0.45558330468749997 0.46939985791015626 0.4940167415364583 0.486370416015625 0.5165645904947916 0.5005390424804688 0.9538247936197917 0.5149515815429687 0.952143548828125 0.5123970483398438 0.5148194641927083 0.5286833486328125 0.49742859505208337 0.5277469038085938 0.453646533203125
0 0.8661771884765626 0.43224100325520837 0.8659611528320312 0.41419331640624996 0.81424413671875 0.42280802799479167 0.8153369462890625 0.439462517578125 0.8661771884765626 0.43224100325520837
1 0.184656171875 0.5220688522135416 0.1836474248046875 0.5066954772135417 0.13080144873046876 0.5128600423177083 0.13181019580078124 0.5282334173177083 0.184656171875 0.5220688522135416
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 0.5277469038085938 0.453646533203125 0.491643689453125 0.43462145898437504 0.466877990234375 0.45558330468749997 0.46939985791015626 0.4940167415364583 0.486370416015625 0.5165645904947916 0.5005390424804688 0.9538247936197917 0.5149515815429687 0.952143548828125 0.5123970483398438 0.5148194641927083 0.5286833486328125 0.49742859505208337 0.5277469038085938 0.453646533203125`
			`0 0.8661771884765626 0.43224100325520837 0.8659611528320312 0.41419331640624996 0.81424413671875 0.42280802799479167 0.8153369462890625 0.439462517578125 0.8661771884765626 0.43224100325520837`
			`1 0.184656171875 0.5220688522135416 0.1836474248046875 0.5066954772135417 0.13080144873046876 0.5128600423177083 0.13181019580078124 0.5282334173177083 0.184656171875 0.5220688522135416`