AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-18_jpg.rf.65e542284fc9a594edef227a9737addd.txt

1 0.48900462939453126 0.9233539095052082 0.47550154296875 0.9220679010416667 0.4774305556640625 0.9940843619791666 0.492862654296875 0.9953703704427084 0.48900462939453126 0.9233539095052082
2 0.6780478393554688 0.09773662565104167 0.48804012353515625 0.4591049381510417 0.47260802490234377 0.45781893033854165 0.451388888671875 0.4899691360677083 0.456211419921875 0.5311213990885416 0.49093364208984375 0.5439814817708334 0.5121527778320313 0.5195473248697916 0.511188271484375 0.4771090533854167 0.6847993828125 0.10931069986979168 0.6780478393554688 0.09773662565104167
0 0.48225308642578124 0.006430041015625 0.46392746923828126 0.007716049479166666 0.46875 0.077160494140625 0.4832175927734375 0.077160494140625 0.48225308642578124 0.006430041015625
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 0.48900462939453126 0.9233539095052082 0.47550154296875 0.9220679010416667 0.4774305556640625 0.9940843619791666 0.492862654296875 0.9953703704427084 0.48900462939453126 0.9233539095052082`
			`2 0.6780478393554688 0.09773662565104167 0.48804012353515625 0.4591049381510417 0.47260802490234377 0.45781893033854165 0.451388888671875 0.4899691360677083 0.456211419921875 0.5311213990885416 0.49093364208984375 0.5439814817708334 0.5121527778320313 0.5195473248697916 0.511188271484375 0.4771090533854167 0.6847993828125 0.10931069986979168 0.6780478393554688 0.09773662565104167`
			`0 0.48225308642578124 0.006430041015625 0.46392746923828126 0.007716049479166666 0.46875 0.077160494140625 0.4832175927734375 0.077160494140625 0.48225308642578124 0.006430041015625`