AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-109_jpg.rf.958942944fc168f042226139d7e2875e.txt

1 0.186016611328125 0.45474008203125 0.185794541015625 0.44053874283854166 0.1307497685546875 0.4392740481770833 0.1302788046875 0.4482541770833333 0.186016611328125 0.45474008203125
0 0.8705136977539063 0.5108247890625001 0.873312658203125 0.4943268216145833 0.8194318837890625 0.48930320703124996 0.8177969213867188 0.5020422552083333 0.8705136977539063 0.5108247890625001
2 0.5341423120117188 0.45367998046874997 0.5231346767578124 0.44234048697916667 0.4984550053710938 0.43359371679687503 0.47421947607421877 0.4532496243489583 0.46828515185546876 0.49265993750000003 0.48548964013671875 0.5148903873697916 0.5105729946289063 0.5159399036458333 0.5265730263671875 0.505829341796875 0.5362416450195312 0.48739357552083334 0.855825412109375 0.4037451360677083 0.854573904296875 0.39073696549479164 0.5341423120117188 0.45367998046874997
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 0.186016611328125 0.45474008203125 0.185794541015625 0.44053874283854166 0.1307497685546875 0.4392740481770833 0.1302788046875 0.4482541770833333 0.186016611328125 0.45474008203125`
			`0 0.8705136977539063 0.5108247890625001 0.873312658203125 0.4943268216145833 0.8194318837890625 0.48930320703124996 0.8177969213867188 0.5020422552083333 0.8705136977539063 0.5108247890625001`
			`2 0.5341423120117188 0.45367998046874997 0.5231346767578124 0.44234048697916667 0.4984550053710938 0.43359371679687503 0.47421947607421877 0.4532496243489583 0.46828515185546876 0.49265993750000003 0.48548964013671875 0.5148903873697916 0.5105729946289063 0.5159399036458333 0.5265730263671875 0.505829341796875 0.5362416450195312 0.48739357552083334 0.855825412109375 0.4037451360677083 0.854573904296875 0.39073696549479164 0.5341423120117188 0.45367998046874997`