AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-40_jpg.rf.f451719cb98878a3ce03ffccd4fa05c7.txt

2 0.8381641591796875 0.5439814817708334 0.5131172841796875 0.48611111132812496 0.49864969140625 0.46296296289062505 0.46971450634765627 0.4655349791666667 0.451388888671875 0.4771090533854167 0.4504243828125 0.5144032923177083 0.47260802490234377 0.54012345703125 0.49768518505859377 0.5388374485677083 0.5121527778320313 0.5182613170572917 0.8342978393554688 0.559413580078125 0.8381641591796875 0.5439814817708334
1 0.48804841796875 0.9272119342447916 0.4764743442382813 0.92463991796875 0.475509837890625 0.9927983541666667 0.487083912109375 0.9927983541666667 0.48804841796875 0.9272119342447916
0 0.48033236865234374 0.007716049479166666 0.46779378857421877 0.007716049479166666 0.468758294921875 0.07587448567708334 0.48033236865234374 0.07587448567708334 0.48033236865234374 0.007716049479166666
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 0.8381641591796875 0.5439814817708334 0.5131172841796875 0.48611111132812496 0.49864969140625 0.46296296289062505 0.46971450634765627 0.4655349791666667 0.451388888671875 0.4771090533854167 0.4504243828125 0.5144032923177083 0.47260802490234377 0.54012345703125 0.49768518505859377 0.5388374485677083 0.5121527778320313 0.5182613170572917 0.8342978393554688 0.559413580078125 0.8381641591796875 0.5439814817708334`
			`1 0.48804841796875 0.9272119342447916 0.4764743442382813 0.92463991796875 0.475509837890625 0.9927983541666667 0.487083912109375 0.9927983541666667 0.48804841796875 0.9272119342447916`
			`0 0.48033236865234374 0.007716049479166666 0.46779378857421877 0.007716049479166666 0.468758294921875 0.07587448567708334 0.48033236865234374 0.07587448567708334 0.48033236865234374 0.007716049479166666`