AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-103_jpg.rf.a3045a01c63c6943e58188e776454afc.txt

1 0.50922853515625 1 0.5118188901367188 0.9958839127604167 0.5185447421875 0.9950993320312499 0.5155908032226563 0.9205705201822917 0.5030158735351562 0.920746484375 0.509183626953125 1 0.50922853515625 1
0 0.4480517924804687 0.009313602864583334 0.43652176123046876 0.010658598958333333 0.4431509189453125 0.082176849609375 0.45267521630859375 0.079774904296875 0.4480517924804687 0.009313602864583334
2 0.449380671875 0.5164903717447916 0.46651935400390626 0.5416004498697916 0.49630526806640624 0.538125876953125 0.5135524038085938 0.5206229251302084 0.5140811684570312 0.4844154680989583 0.4991163447265625 0.4629245670572917 0.470915853515625 0.46105051627604166 0.23759169970703126 0.15133787109375 0.2295326123046875 0.161314419921875 0.4532122553710938 0.48635223828125 0.449380671875 0.5164903717447916
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 0.50922853515625 1 0.5118188901367188 0.9958839127604167 0.5185447421875 0.9950993320312499 0.5155908032226563 0.9205705201822917 0.5030158735351562 0.920746484375 0.509183626953125 1 0.50922853515625 1`
			`0 0.4480517924804687 0.009313602864583334 0.43652176123046876 0.010658598958333333 0.4431509189453125 0.082176849609375 0.45267521630859375 0.079774904296875 0.4480517924804687 0.009313602864583334`
			`2 0.449380671875 0.5164903717447916 0.46651935400390626 0.5416004498697916 0.49630526806640624 0.538125876953125 0.5135524038085938 0.5206229251302084 0.5140811684570312 0.4844154680989583 0.4991163447265625 0.4629245670572917 0.470915853515625 0.46105051627604166 0.23759169970703126 0.15133787109375 0.2295326123046875 0.161314419921875 0.4532122553710938 0.48635223828125 0.449380671875 0.5164903717447916`