AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-10_jpg.rf.fdb7d9c0e80ccdf1fcc568b96422f1d7.txt

1 0.492862654296875 0.9940843619791666 0.4899691357421875 0.9220679010416667 0.4774305556640625 0.92463991796875 0.4783950615234375 0.9953703704427084 0.492862654296875 0.9940843619791666
2 0.564236111328125 0.033436214192708334 0.4783950615234375 0.45524691341145834 0.456211419921875 0.47582304557291666 0.451388888671875 0.5195473248697916 0.48514660498046874 0.5452674895833333 0.5073302470703125 0.5298353906250001 0.5140817900390625 0.4976851848958333 0.505401234375 0.4603909466145833 0.5729166665039063 0.038580246744791664 0.564236111328125 0.033436214192708334
0 0.48225308642578124 0.08487654296875001 0.481288580078125 0.005144033203125 0.46778549365234373 0.006430041015625 0.46875 0.08359053515624999 0.48225308642578124 0.08487654296875001
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 0.492862654296875 0.9940843619791666 0.4899691357421875 0.9220679010416667 0.4774305556640625 0.92463991796875 0.4783950615234375 0.9953703704427084 0.492862654296875 0.9940843619791666`
			`2 0.564236111328125 0.033436214192708334 0.4783950615234375 0.45524691341145834 0.456211419921875 0.47582304557291666 0.451388888671875 0.5195473248697916 0.48514660498046874 0.5452674895833333 0.5073302470703125 0.5298353906250001 0.5140817900390625 0.4976851848958333 0.505401234375 0.4603909466145833 0.5729166665039063 0.038580246744791664 0.564236111328125 0.033436214192708334`
			`0 0.48225308642578124 0.08487654296875001 0.481288580078125 0.005144033203125 0.46778549365234373 0.006430041015625 0.46875 0.08359053515624999 0.48225308642578124 0.08487654296875001`