AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-47_jpg.rf.5bbce44fe907d800568a31a22b9c92b5.txt

2 0.8005401235351562 0.7163065846354167 0.51697530859375 0.5066872428385417 0.5121527778320313 0.49125514388020836 0.49768518505859377 0.46167695442708334 0.462962962890625 0.46424897135416665 0.45235339501953126 0.4976851848958333 0.456211419921875 0.5285493828125 0.48225308642578124 0.54012345703125 0.5063657407226563 0.5311213990885416 0.793788580078125 0.7291666666666666 0.8005401235351562 0.7163065846354167
0 0.48225308642578124 0.005144033203125 0.46682098779296877 0.009002057291666666 0.46971450634765627 0.07330246940104167 0.48225308642578124 0.07330246940104167 0.48225308642578124 0.005144033203125
1 0.48900462939453126 0.991512345703125 0.48804012353515625 0.92463991796875 0.4783950615234375 0.9259259257812501 0.4774305556640625 0.9940843619791666 0.48900462939453126 0.991512345703125
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 0.8005401235351562 0.7163065846354167 0.51697530859375 0.5066872428385417 0.5121527778320313 0.49125514388020836 0.49768518505859377 0.46167695442708334 0.462962962890625 0.46424897135416665 0.45235339501953126 0.4976851848958333 0.456211419921875 0.5285493828125 0.48225308642578124 0.54012345703125 0.5063657407226563 0.5311213990885416 0.793788580078125 0.7291666666666666 0.8005401235351562 0.7163065846354167`
			`0 0.48225308642578124 0.005144033203125 0.46682098779296877 0.009002057291666666 0.46971450634765627 0.07330246940104167 0.48225308642578124 0.07330246940104167 0.48225308642578124 0.005144033203125`
			`1 0.48900462939453126 0.991512345703125 0.48804012353515625 0.92463991796875 0.4783950615234375 0.9259259257812501 0.4774305556640625 0.9940843619791666 0.48900462939453126 0.991512345703125`