AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-5_jpg.rf.3f8eb0930f0d8762bf6bb74d26f53d29.txt

2 0.4698786259765625 0.507747818359375 0.14692961572265625 0.5664059322916667 0.14785020654296874 0.5845513665364583 0.4758945888671875 0.545484994140625 0.505979421875 0.5671976731770834 0.5367935971679687 0.5440025436197916 0.5320036650390625 0.49539999153645836 0.4979445830078125 0.4734989114583333 0.4698786259765625 0.507747818359375
0 0.19571889599609374 0.6064828984375 0.1480050615234375 0.6226348932291667 0.1502701455078125 0.643028763671875 0.19912794189453126 0.6278672981770833 0.19571889599609374 0.6064828984375
1 0.8580884038085937 0.406928939453125 0.809230607421875 0.42209040494791666 0.8151281083984375 0.44671377018229164 0.8620990458984376 0.43208705664062497 0.8580884038085937 0.406928939453125
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 0.4698786259765625 0.507747818359375 0.14692961572265625 0.5664059322916667 0.14785020654296874 0.5845513665364583 0.4758945888671875 0.545484994140625 0.505979421875 0.5671976731770834 0.5367935971679687 0.5440025436197916 0.5320036650390625 0.49539999153645836 0.4979445830078125 0.4734989114583333 0.4698786259765625 0.507747818359375`
			`0 0.19571889599609374 0.6064828984375 0.1480050615234375 0.6226348932291667 0.1502701455078125 0.643028763671875 0.19912794189453126 0.6278672981770833 0.19571889599609374 0.6064828984375`
			`1 0.8580884038085937 0.406928939453125 0.809230607421875 0.42209040494791666 0.8151281083984375 0.44671377018229164 0.8620990458984376 0.43208705664062497 0.8580884038085937 0.406928939453125`