AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-21_jpg.rf.b161087fa2229348b657719f0aaf1649.txt

0 0.48032407421875 0.07587448567708334 0.48032407421875 0.009002057291666666 0.46971450634765627 0.009002057291666666 0.46971450634765627 0.07587448567708334 0.48032407421875 0.07587448567708334
2 0.7069830249023438 0.13245884765625002 0.49189814794921877 0.45781893033854165 0.46489197509765623 0.46424897135416665 0.44945987646484375 0.49382716080729167 0.46489197509765623 0.5375514401041667 0.49961419775390625 0.5388374485677083 0.5131172841796875 0.5195473248697916 0.511188271484375 0.48482510286458336 0.71469907421875 0.14146090559895833 0.7069830249023438 0.13245884765625002
1 0.4899691357421875 0.9927983541666667 0.49093364208984375 0.9259259257812501 0.4783950615234375 0.92463991796875 0.47646604931640624 0.991512345703125 0.4899691357421875 0.9927983541666667
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 0.07587448567708334 0.48032407421875 0.009002057291666666 0.46971450634765627 0.009002057291666666 0.46971450634765627 0.07587448567708334 0.48032407421875 0.07587448567708334`
			`2 0.7069830249023438 0.13245884765625002 0.49189814794921877 0.45781893033854165 0.46489197509765623 0.46424897135416665 0.44945987646484375 0.49382716080729167 0.46489197509765623 0.5375514401041667 0.49961419775390625 0.5388374485677083 0.5131172841796875 0.5195473248697916 0.511188271484375 0.48482510286458336 0.71469907421875 0.14146090559895833 0.7069830249023438 0.13245884765625002`
			`1 0.4899691357421875 0.9927983541666667 0.49093364208984375 0.9259259257812501 0.4783950615234375 0.92463991796875 0.47646604931640624 0.991512345703125 0.4899691357421875 0.9927983541666667`