AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-90_jpg.rf.33035c4e0d073eda643e7ae45cb80db6.txt

2 0.12442129638671875 0.46296296289062505 0.44849537060546874 0.5144032923177083 0.47646604931640624 0.54140946484375 0.49864969140625 0.5362654322916667 0.5121527778320313 0.523405349609375 0.5131172841796875 0.48482510286458336 0.49864969140625 0.4603909466145833 0.46971450634765627 0.46167695442708334 0.45235339501953126 0.48225308658854166 0.12635030859375 0.4488168723958333 0.12442129638671875 0.46296296289062505
0 0.48032407421875 0.005144033203125 0.46971450634765627 0.007716049479166666 0.47067901220703123 0.066872427734375 0.46971450634765627 0.07587448567708334 0.48032407421875 0.077160494140625 0.48032407421875 0.005144033203125
1 0.48900462939453126 0.9182098763020834 0.4774305556640625 0.9220679010416667 0.47935956787109374 0.9940843619791666 0.48900462939453126 0.991512345703125 0.48900462939453126 0.9182098763020834
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 0.12442129638671875 0.46296296289062505 0.44849537060546874 0.5144032923177083 0.47646604931640624 0.54140946484375 0.49864969140625 0.5362654322916667 0.5121527778320313 0.523405349609375 0.5131172841796875 0.48482510286458336 0.49864969140625 0.4603909466145833 0.46971450634765627 0.46167695442708334 0.45235339501953126 0.48225308658854166 0.12635030859375 0.4488168723958333 0.12442129638671875 0.46296296289062505`
			`0 0.48032407421875 0.005144033203125 0.46971450634765627 0.007716049479166666 0.47067901220703123 0.066872427734375 0.46971450634765627 0.07587448567708334 0.48032407421875 0.077160494140625 0.48032407421875 0.005144033203125`
			`1 0.48900462939453126 0.9182098763020834 0.4774305556640625 0.9220679010416667 0.47935956787109374 0.9940843619791666 0.48900462939453126 0.991512345703125 0.48900462939453126 0.9182098763020834`