AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-103_jpg.rf.458f0e92a193824b049bb59e6eea1cab.txt

1 0.5495949326171875 0.004176560546875 0.5465066206054687 0.007756065104166667 0.5397715239257812 0.00712811328125 0.5339449384765625 0.08135548177083333 0.5463856953125 0.08380455403645833 0.5495949326171875 0.004176560546875
0 0.49373844091796876 0.9954805533854166 0.5052843212890625 0.9965570423177083 0.50712771875 0.9245365950520833 0.49743887109375 0.9249223971354167 0.49373844091796876 0.9954805533854166
2 0.5519308671875 0.49427079557291664 0.537949251953125 0.46589508984375 0.50812239453125 0.4631141608072917 0.48903405126953126 0.47680422656250004 0.4842637255859375 0.5124556204427083 0.49652286962890624 0.53680328515625 0.524156291015625 0.5445363014322917 0.7182705380859375 0.8991024557291666 0.727400912109375 0.890929693359375 0.5446104750976563 0.523238689453125 0.5519308671875 0.49427079557291664
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			`1 0.5495949326171875 0.004176560546875 0.5465066206054687 0.007756065104166667 0.5397715239257812 0.00712811328125 0.5339449384765625 0.08135548177083333 0.5463856953125 0.08380455403645833 0.5495949326171875 0.004176560546875`
			`0 0.49373844091796876 0.9954805533854166 0.5052843212890625 0.9965570423177083 0.50712771875 0.9245365950520833 0.49743887109375 0.9249223971354167 0.49373844091796876 0.9954805533854166`
			`2 0.5519308671875 0.49427079557291664 0.537949251953125 0.46589508984375 0.50812239453125 0.4631141608072917 0.48903405126953126 0.47680422656250004 0.4842637255859375 0.5124556204427083 0.49652286962890624 0.53680328515625 0.524156291015625 0.5445363014322917 0.7182705380859375 0.8991024557291666 0.727400912109375 0.890929693359375 0.5446104750976563 0.523238689453125 0.5519308671875 0.49427079557291664`