AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-94_jpg.rf.af68b6aecc023e5141c31e049b916177.txt

2 0.4672449130859375 0.482457123046875 0.477125052734375 0.5126732819010417 0.49775575048828125 0.5215338541666666 0.5222432817382813 0.505657234375 0.5295490258789063 0.470376857421875 0.5199212778320312 0.446581927734375 0.6193503266601562 0.027546735026041668 0.6095165703125 0.023082796875000002 0.4952359287109375 0.43285358984375 0.47622463330078124 0.440620908203125 0.4672449130859375 0.482457123046875
0 0.8696035795898438 0.44790262565104166 0.8680346552734375 0.43255898046874997 0.8161236567382812 0.43876191341145837 0.815665255859375 0.45167167578125 0.8696035795898438 0.44790262565104166
1 0.184270626953125 0.5073816204427083 0.18366488671875 0.4919706712239584 0.128813857421875 0.497091271484375 0.12931864111328126 0.5099337298177083 0.184270626953125 0.5073816204427083
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 0.4672449130859375 0.482457123046875 0.477125052734375 0.5126732819010417 0.49775575048828125 0.5215338541666666 0.5222432817382813 0.505657234375 0.5295490258789063 0.470376857421875 0.5199212778320312 0.446581927734375 0.6193503266601562 0.027546735026041668 0.6095165703125 0.023082796875000002 0.4952359287109375 0.43285358984375 0.47622463330078124 0.440620908203125 0.4672449130859375 0.482457123046875`
			`0 0.8696035795898438 0.44790262565104166 0.8680346552734375 0.43255898046874997 0.8161236567382812 0.43876191341145837 0.815665255859375 0.45167167578125 0.8696035795898438 0.44790262565104166`
			`1 0.184270626953125 0.5073816204427083 0.18366488671875 0.4919706712239584 0.128813857421875 0.497091271484375 0.12931864111328126 0.5099337298177083 0.184270626953125 0.5073816204427083`