AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-81_jpg.rf.4d868a45ec96feb00bfa504cb9a4f089.txt

2 0.4870560029296875 0.48547923177083335 0.4899692958984375 0.5225929153645833 0.5140702641601562 0.5396830716145834 0.539712091796875 0.5308465944010416 0.5493741166992188 0.4938495891927083 0.8237642392578125 0.2504005182291667 0.8202049638671876 0.23784088541666668 0.5362135034179687 0.46413706380208336 0.5058484018554688 0.45665498828125 0.4870560029296875 0.48547923177083335
0 0.5462778666992187 0.9878821582031251 0.5550045576171875 0.9883576666666666 0.5524008447265625 0.9202755533854167 0.5398255278320313 0.9201588736979166 0.5462778666992187 0.9878821582031251
1 0.48312780517578124 0.004993077473958334 0.48779039208984376 0.07546152669270834 0.5002311484375 0.073012455078125 0.49583768408203127 0.0076755078125 0.48312780517578124 0.004993077473958334
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 0.4870560029296875 0.48547923177083335 0.4899692958984375 0.5225929153645833 0.5140702641601562 0.5396830716145834 0.539712091796875 0.5308465944010416 0.5493741166992188 0.4938495891927083 0.8237642392578125 0.2504005182291667 0.8202049638671876 0.23784088541666668 0.5362135034179687 0.46413706380208336 0.5058484018554688 0.45665498828125 0.4870560029296875 0.48547923177083335`
			`0 0.5462778666992187 0.9878821582031251 0.5550045576171875 0.9883576666666666 0.5524008447265625 0.9202755533854167 0.5398255278320313 0.9201588736979166 0.5462778666992187 0.9878821582031251`
			`1 0.48312780517578124 0.004993077473958334 0.48779039208984376 0.07546152669270834 0.5002311484375 0.073012455078125 0.49583768408203127 0.0076755078125 0.48312780517578124 0.004993077473958334`