AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-57_jpg.rf.2bdf8965d76ca3b9f97fcc59cd85180c.txt

2 0.4723615498046875 0.5037404361979166 0.475303728515625 0.5485794466145834 0.4967422172851563 0.5654424225260416 0.5208471782226562 0.5639214615885416 0.5331943120117187 0.5160080091145833 0.8125109741210937 0.28720536002604163 0.8077429458007812 0.27356143098958335 0.5217365825195313 0.48894431835937496 0.49520557666015624 0.4830027565104167 0.4723615498046875 0.5037404361979166
0 0.13303010009765626 0.57043330859375 0.13499968310546875 0.5856946002604166 0.18680076171875 0.57836100390625 0.1865847255859375 0.56031331640625 0.13303010009765626 0.57043330859375
1 0.8154278901367188 0.47921226236979164 0.8162685126953125 0.492023408203125 0.8702434497070313 0.4883089895833333 0.869150640625 0.47165450000000003 0.8154278901367188 0.47921226236979164
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 0.4723615498046875 0.5037404361979166 0.475303728515625 0.5485794466145834 0.4967422172851563 0.5654424225260416 0.5208471782226562 0.5639214615885416 0.5331943120117187 0.5160080091145833 0.8125109741210937 0.28720536002604163 0.8077429458007812 0.27356143098958335 0.5217365825195313 0.48894431835937496 0.49520557666015624 0.4830027565104167 0.4723615498046875 0.5037404361979166`
			`0 0.13303010009765626 0.57043330859375 0.13499968310546875 0.5856946002604166 0.18680076171875 0.57836100390625 0.1865847255859375 0.56031331640625 0.13303010009765626 0.57043330859375`
			`1 0.8154278901367188 0.47921226236979164 0.8162685126953125 0.492023408203125 0.8702434497070313 0.4883089895833333 0.869150640625 0.47165450000000003 0.8154278901367188 0.47921226236979164`