AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-6_jpg.rf.65bae36a28a39ede831ccb398dc7e325.txt

2 0.44945987646484375 0.4900439817708333 0.456211419921875 0.5311962447916666 0.492862654296875 0.54662834375 0.51697530859375 0.5144781380208333 0.5121527778320313 0.47332587434895834 0.5005787036132813 0.45789377604166664 0.5372299384765625 0.025795010416666667 0.5237268520507813 0.025795010416666667 0.47067901220703123 0.456607767578125 0.44945987646484375 0.4900439817708333
0 0.4832175927734375 0.07723533919270834 0.48225308642578124 0.007790895182291667 0.46875 0.009076902994791667 0.46875 0.07980735611979166 0.4832175927734375 0.07723533919270834
1 0.49189814794921877 0.9954452161458334 0.4899691357421875 0.9234287552083332 0.4774305556640625 0.9234287552083332 0.4774305556640625 0.9954452161458334 0.49189814794921877 0.9954452161458334
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 0.44945987646484375 0.4900439817708333 0.456211419921875 0.5311962447916666 0.492862654296875 0.54662834375 0.51697530859375 0.5144781380208333 0.5121527778320313 0.47332587434895834 0.5005787036132813 0.45789377604166664 0.5372299384765625 0.025795010416666667 0.5237268520507813 0.025795010416666667 0.47067901220703123 0.456607767578125 0.44945987646484375 0.4900439817708333`
			`0 0.4832175927734375 0.07723533919270834 0.48225308642578124 0.007790895182291667 0.46875 0.009076902994791667 0.46875 0.07980735611979166 0.4832175927734375 0.07723533919270834`
			`1 0.49189814794921877 0.9954452161458334 0.4899691357421875 0.9234287552083332 0.4774305556640625 0.9234287552083332 0.4774305556640625 0.9954452161458334 0.49189814794921877 0.9954452161458334`