AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-75_jpg.rf.bebc32c4a2ca36b669a54b0590cb9868.txt

2 0.5174808950195312 0.5115392760416667 0.5293049604492187 0.48396610091145836 0.5254707026367188 0.44811444921875004 0.5076825776367188 0.432214384765625 0.484683173828125 0.43843242903645835 0.21370267236328125 0.18854396875 0.2081547861328125 0.19780982877604167 0.469104416015625 0.470040802734375 0.4770299736328125 0.5147095045572917 0.5174808950195312 0.5115392760416667
1 0.18418843310546876 0.4987482884114583 0.18285424609375 0.48465569661458335 0.128841142578125 0.48588380989583335 0.12934605419921874 0.5051621822916667 0.18418843310546876 0.4987482884114583
0 0.8691979658203125 0.45398562044270835 0.8678974389648437 0.4411782532552084 0.8168434130859376 0.44484217382812496 0.8162497626953125 0.4590245279947917 0.8691979658203125 0.45398562044270835
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 0.5174808950195312 0.5115392760416667 0.5293049604492187 0.48396610091145836 0.5254707026367188 0.44811444921875004 0.5076825776367188 0.432214384765625 0.484683173828125 0.43843242903645835 0.21370267236328125 0.18854396875 0.2081547861328125 0.19780982877604167 0.469104416015625 0.470040802734375 0.4770299736328125 0.5147095045572917 0.5174808950195312 0.5115392760416667`
			`1 0.18418843310546876 0.4987482884114583 0.18285424609375 0.48465569661458335 0.128841142578125 0.48588380989583335 0.12934605419921874 0.5051621822916667 0.18418843310546876 0.4987482884114583`
			`0 0.8691979658203125 0.45398562044270835 0.8678974389648437 0.4411782532552084 0.8168434130859376 0.44484217382812496 0.8162497626953125 0.4590245279947917 0.8691979658203125 0.45398562044270835`