AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-87_jpg.rf.6bd8d2743c260968e94a8f28c1a74af6.txt

2 0.5231678037109375 0.45189536002604164 0.493474013671875 0.46712194010416663 0.48588212109375 0.5007564778645833 0.4902651728515625 0.527247900390625 0.5174057099609375 0.5370569739583334 0.539306455078125 0.532175876953125 0.5502404731445313 0.5031768541666667 0.8684065698242187 0.39148837565104166 0.8665089033203125 0.38143372005208337 0.5452697021484375 0.470303318359375 0.5231678037109375 0.45189536002604164
0 0.5644074619140625 0.9841409290364583 0.5757777211914062 0.980983806640625 0.5669110400390625 0.9163564329427083 0.5574554150390625 0.9192001054687501 0.5644074619140625 0.9841409290364583
1 0.47317533203125 0.07785831640625 0.48274850146484377 0.07629106705729168 0.47616605224609376 0.004811405598958333 0.46479579296875 0.007968527994791667 0.47317533203125 0.07785831640625
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 0.5231678037109375 0.45189536002604164 0.493474013671875 0.46712194010416663 0.48588212109375 0.5007564778645833 0.4902651728515625 0.527247900390625 0.5174057099609375 0.5370569739583334 0.539306455078125 0.532175876953125 0.5502404731445313 0.5031768541666667 0.8684065698242187 0.39148837565104166 0.8665089033203125 0.38143372005208337 0.5452697021484375 0.470303318359375 0.5231678037109375 0.45189536002604164`
			`0 0.5644074619140625 0.9841409290364583 0.5757777211914062 0.980983806640625 0.5669110400390625 0.9163564329427083 0.5574554150390625 0.9192001054687501 0.5644074619140625 0.9841409290364583`
			`1 0.47317533203125 0.07785831640625 0.48274850146484377 0.07629106705729168 0.47616605224609376 0.004811405598958333 0.46479579296875 0.007968527994791667 0.47317533203125 0.07785831640625`