AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-49_jpg.rf.2b1747a7c72c446730298daf2b5058ec.txt

1 0.4870756171875 0.9207818932291666 0.4774305556640625 0.9207818932291666 0.48032407421875 0.9953703704427084 0.4870756171875 0.9953703704427084 0.4870756171875 0.9207818932291666
0 0.47935956787109374 0.003858024739583333 0.46971450634765627 0.005144033203125 0.47067901220703123 0.07587448567708334 0.48032407421875 0.07587448567708334 0.47935956787109374 0.003858024739583333
2 0.78125 0.7574588476562499 0.5140817900390625 0.5079732513020833 0.5121527778320313 0.48225308658854166 0.4957561728515625 0.4603909466145833 0.46682098779296877 0.4603909466145833 0.44945987646484375 0.49511316861979165 0.456211419921875 0.5246913580729167 0.47935956787109374 0.54012345703125 0.5005787036132813 0.5362654322916667 0.7764274692382812 0.7664609055989583 0.78125 0.7574588476562499
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			`1 0.4870756171875 0.9207818932291666 0.4774305556640625 0.9207818932291666 0.48032407421875 0.9953703704427084 0.4870756171875 0.9953703704427084 0.4870756171875 0.9207818932291666`
			`0 0.47935956787109374 0.003858024739583333 0.46971450634765627 0.005144033203125 0.47067901220703123 0.07587448567708334 0.48032407421875 0.07587448567708334 0.47935956787109374 0.003858024739583333`
			`2 0.78125 0.7574588476562499 0.5140817900390625 0.5079732513020833 0.5121527778320313 0.48225308658854166 0.4957561728515625 0.4603909466145833 0.46682098779296877 0.4603909466145833 0.44945987646484375 0.49511316861979165 0.456211419921875 0.5246913580729167 0.47935956787109374 0.54012345703125 0.5005787036132813 0.5362654322916667 0.7764274692382812 0.7664609055989583 0.78125 0.7574588476562499`