AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-13_jpg.rf.3505c78c372089284801716556afab25.txt

0 0.48032407421875 0.007716049479166666 0.46875 0.009002057291666666 0.46875 0.077160494140625 0.4841820986328125 0.077160494140625 0.48032407421875 0.007716049479166666
1 0.49093364208984375 0.9927983541666667 0.4899691357421875 0.9272119342447916 0.4783950615234375 0.9259259257812501 0.4783950615234375 0.9940843619791666 0.49093364208984375 0.9927983541666667
2 0.6086033950195312 0.05272633723958334 0.4774305556640625 0.4603909466145833 0.45717592578125 0.47067901236979165 0.4533179013671875 0.5182613170572917 0.47935956787109374 0.5439814817708334 0.5092592592773437 0.5285493828125 0.5150462963867187 0.5028292180989583 0.505401234375 0.46939300390625 0.6153549384765625 0.05787037044270834 0.6086033950195312 0.05272633723958334
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			`0 0.48032407421875 0.007716049479166666 0.46875 0.009002057291666666 0.46875 0.077160494140625 0.4841820986328125 0.077160494140625 0.48032407421875 0.007716049479166666`
			`1 0.49093364208984375 0.9927983541666667 0.4899691357421875 0.9272119342447916 0.4783950615234375 0.9259259257812501 0.4783950615234375 0.9940843619791666 0.49093364208984375 0.9927983541666667`
			`2 0.6086033950195312 0.05272633723958334 0.4774305556640625 0.4603909466145833 0.45717592578125 0.47067901236979165 0.4533179013671875 0.5182613170572917 0.47935956787109374 0.5439814817708334 0.5092592592773437 0.5285493828125 0.5150462963867187 0.5028292180989583 0.505401234375 0.46939300390625 0.6153549384765625 0.05787037044270834 0.6086033950195312 0.05272633723958334`