AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-113_jpg.rf.54e168d32088defadef008768c84cfda.txt

1 0.42114234326171873 0.9117776764322917 0.4098211904296875 0.9085691627604167 0.40202327685546874 0.9760403020833334 0.41260153271484373 0.9777235338541667 0.42114234326171873 0.9117776764322917
0 0.5565743022460937 0.01275178515625 0.5450526171875 0.010801177083333334 0.535568376953125 0.07647965885416667 0.5450026708984375 0.079153419921875 0.5565743022460937 0.01275178515625
2 0.45192791796875 0.4774357298177083 0.45520494775390624 0.5125476679687501 0.465605509765625 0.5339016158854167 0.4886488793945313 0.53780283203125 0.509983083984375 0.5214985794270833 0.5196543022460938 0.49794471874999996 0.5016834663085937 0.4560389505208333 0.5379290849609375 0.02455916666666667 0.5301801552734375 0.0236841015625 0.47446531494140626 0.4535840416666667 0.45192791796875 0.4774357298177083
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 0.42114234326171873 0.9117776764322917 0.4098211904296875 0.9085691627604167 0.40202327685546874 0.9760403020833334 0.41260153271484373 0.9777235338541667 0.42114234326171873 0.9117776764322917`
			`0 0.5565743022460937 0.01275178515625 0.5450526171875 0.010801177083333334 0.535568376953125 0.07647965885416667 0.5450026708984375 0.079153419921875 0.5565743022460937 0.01275178515625`
			`2 0.45192791796875 0.4774357298177083 0.45520494775390624 0.5125476679687501 0.465605509765625 0.5339016158854167 0.4886488793945313 0.53780283203125 0.509983083984375 0.5214985794270833 0.5196543022460938 0.49794471874999996 0.5016834663085937 0.4560389505208333 0.5379290849609375 0.02455916666666667 0.5301801552734375 0.0236841015625 0.47446531494140626 0.4535840416666667 0.45192791796875 0.4774357298177083`