AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-40_jpg.rf.0a35b159056c93bd8a50f5a7a97bddbc.txt

2 0.4724456123046875 0.50502155078125 0.4768891513671875 0.543230822265625 0.48713385791015623 0.5665632526041667 0.515082162109375 0.5645939596354167 0.53236544921875 0.5328866640625 0.5292189946289062 0.4996897682291667 0.5125846860351563 0.4822663776041667 0.5152546435546875 0.05078745182291666 0.503387640625 0.04699697135416667 0.4884797255859375 0.483787337890625 0.4724456123046875 0.50502155078125
1 0.8202313466796874 0.478640830078125 0.8193184223632812 0.4942383704427083 0.8703267890625 0.48957908658854166 0.8693180419921875 0.47420571093749997 0.8202313466796874 0.478640830078125
0 0.13390615087890625 0.56902909375 0.1349989599609375 0.5856835826822917 0.18583920263671874 0.5784620690104166 0.18483045556640626 0.5630886940104166 0.13390615087890625 0.56902909375
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 0.4724456123046875 0.50502155078125 0.4768891513671875 0.543230822265625 0.48713385791015623 0.5665632526041667 0.515082162109375 0.5645939596354167 0.53236544921875 0.5328866640625 0.5292189946289062 0.4996897682291667 0.5125846860351563 0.4822663776041667 0.5152546435546875 0.05078745182291666 0.503387640625 0.04699697135416667 0.4884797255859375 0.483787337890625 0.4724456123046875 0.50502155078125`
			`1 0.8202313466796874 0.478640830078125 0.8193184223632812 0.4942383704427083 0.8703267890625 0.48957908658854166 0.8693180419921875 0.47420571093749997 0.8202313466796874 0.478640830078125`
			`0 0.13390615087890625 0.56902909375 0.1349989599609375 0.5856835826822917 0.18583920263671874 0.5784620690104166 0.18483045556640626 0.5630886940104166 0.13390615087890625 0.56902909375`