AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-59_jpg.rf.9ffbc1ac815e87743b59937e5c6b67ef.txt

2 0.5141176337890625 0.485985845703125 0.4868425859375 0.4867032369791667 0.4689225864257813 0.5019088274739584 0.471627318359375 0.546404267578125 0.4884058139648437 0.5646991126302083 0.5148410888671875 0.56254857421875 0.5292674848632812 0.5325187115885417 0.8511585966796875 0.4349191419270833 0.846942763671875 0.4173852994791667 0.523942857421875 0.4953683561197917 0.5141176337890625 0.485985845703125
1 0.8665786943359375 0.57348853125 0.8147660385742187 0.5663018053385417 0.8144303740234375 0.580499177734375 0.866125486328125 0.5889623268229166 0.8665786943359375 0.57348853125
0 0.12922656884765624 0.4657312473958333 0.12853827294921874 0.48375788736979164 0.17951115576171875 0.489511466796875 0.180199451171875 0.471484826171875 0.12922656884765624 0.4657312473958333
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 0.5141176337890625 0.485985845703125 0.4868425859375 0.4867032369791667 0.4689225864257813 0.5019088274739584 0.471627318359375 0.546404267578125 0.4884058139648437 0.5646991126302083 0.5148410888671875 0.56254857421875 0.5292674848632812 0.5325187115885417 0.8511585966796875 0.4349191419270833 0.846942763671875 0.4173852994791667 0.523942857421875 0.4953683561197917 0.5141176337890625 0.485985845703125`
			`1 0.8665786943359375 0.57348853125 0.8147660385742187 0.5663018053385417 0.8144303740234375 0.580499177734375 0.866125486328125 0.5889623268229166 0.8665786943359375 0.57348853125`
			`0 0.12922656884765624 0.4657312473958333 0.12853827294921874 0.48375788736979164 0.17951115576171875 0.489511466796875 0.180199451171875 0.471484826171875 0.12922656884765624 0.4657312473958333`