AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-33_jpg.rf.563e91febf73b487201f31097817882b.txt

1 0.18344907421875 0.48148148177083333 0.18344907421875 0.4699074075520833 0.1275077158203125 0.46862139908854167 0.1275077158203125 0.48148148177083333 0.18344907421875 0.48148148177083333
0 0.869212962890625 0.4737654322916667 0.869212962890625 0.45704732486979166 0.8180941357421875 0.4583333333333333 0.8180941357421875 0.4737654322916667 0.869212962890625 0.4737654322916667
2 0.5248842592773437 0.442901234375 0.48919753076171874 0.436471193359375 0.4660493828125 0.4583333333333333 0.4699074072265625 0.4981995885416666 0.49498456787109374 0.5200617285156249 0.5875771606445312 0.9328703704427084 0.5962577158203125 0.929012345703125 0.5219907407226563 0.5110596705729167 0.5297067900390625 0.47762345703125003 0.5248842592773437 0.442901234375
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 0.18344907421875 0.48148148177083333 0.18344907421875 0.4699074075520833 0.1275077158203125 0.46862139908854167 0.1275077158203125 0.48148148177083333 0.18344907421875 0.48148148177083333`
			`0 0.869212962890625 0.4737654322916667 0.869212962890625 0.45704732486979166 0.8180941357421875 0.4583333333333333 0.8180941357421875 0.4737654322916667 0.869212962890625 0.4737654322916667`
			`2 0.5248842592773437 0.442901234375 0.48919753076171874 0.436471193359375 0.4660493828125 0.4583333333333333 0.4699074072265625 0.4981995885416666 0.49498456787109374 0.5200617285156249 0.5875771606445312 0.9328703704427084 0.5962577158203125 0.929012345703125 0.5219907407226563 0.5110596705729167 0.5297067900390625 0.47762345703125003 0.5248842592773437 0.442901234375`