AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-71_jpg.rf.44d463ef71cc47a01fc74b67598a9894.txt

2 0.48536723583984376 0.48403933854166664 0.46859337109375 0.5176371028645833 0.473922267578125 0.5540671165364583 0.49851075537109374 0.5673752454427083 0.5192424106445312 0.5559461809895833 0.8170969580078125 0.7428821022135416 0.8223671845703125 0.7316604121093749 0.5329752875976562 0.525999240234375 0.5161386572265625 0.48747732682291667 0.48536723583984376 0.48403933854166664
1 0.817417541015625 0.538148583984375 0.817926419921875 0.5497741009114584 0.8679615283203125 0.5545581790364583 0.8684158334960937 0.542999966796875 0.817417541015625 0.538148583984375
0 0.129300087890625 0.5003671582031249 0.13051975927734374 0.5184812083333333 0.180706302734375 0.5194125494791667 0.1822752275390625 0.504068904296875 0.129300087890625 0.5003671582031249
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 0.48536723583984376 0.48403933854166664 0.46859337109375 0.5176371028645833 0.473922267578125 0.5540671165364583 0.49851075537109374 0.5673752454427083 0.5192424106445312 0.5559461809895833 0.8170969580078125 0.7428821022135416 0.8223671845703125 0.7316604121093749 0.5329752875976562 0.525999240234375 0.5161386572265625 0.48747732682291667 0.48536723583984376 0.48403933854166664`
			`1 0.817417541015625 0.538148583984375 0.817926419921875 0.5497741009114584 0.8679615283203125 0.5545581790364583 0.8684158334960937 0.542999966796875 0.817417541015625 0.538148583984375`
			`0 0.129300087890625 0.5003671582031249 0.13051975927734374 0.5184812083333333 0.180706302734375 0.5194125494791667 0.1822752275390625 0.504068904296875 0.129300087890625 0.5003671582031249`