AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-33_jpg.rf.adad0c0b10099173458ffce4e686bc3f.txt

1 0.486111111328125 0.9220679010416667 0.4774305556640625 0.9220679010416667 0.47646604931640624 0.99665637890625 0.486111111328125 0.99665637890625 0.486111111328125 0.9220679010416667
0 0.48032407421875 0.007716049479166666 0.46778549365234373 0.007716049479166666 0.46875 0.07587448567708334 0.48032407421875 0.07587448567708334 0.48032407421875 0.007716049479166666
2 0.8217592592773437 0.37165637890625 0.5082947529296875 0.47067901236979165 0.4832175927734375 0.4603909466145833 0.45717592578125 0.46682098763020835 0.45235339501953126 0.5144032923177083 0.46875 0.5452674895833333 0.49864969140625 0.54012345703125 0.5150462963867187 0.5066872428385417 0.8246527778320313 0.3832304524739583 0.8217592592773437 0.37165637890625
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 0.486111111328125 0.9220679010416667 0.4774305556640625 0.9220679010416667 0.47646604931640624 0.99665637890625 0.486111111328125 0.99665637890625 0.486111111328125 0.9220679010416667`
			`0 0.48032407421875 0.007716049479166666 0.46778549365234373 0.007716049479166666 0.46875 0.07587448567708334 0.48032407421875 0.07587448567708334 0.48032407421875 0.007716049479166666`
			`2 0.8217592592773437 0.37165637890625 0.5082947529296875 0.47067901236979165 0.4832175927734375 0.4603909466145833 0.45717592578125 0.46682098763020835 0.45235339501953126 0.5144032923177083 0.46875 0.5452674895833333 0.49864969140625 0.54012345703125 0.5150462963867187 0.5066872428385417 0.8246527778320313 0.3832304524739583 0.8217592592773437 0.37165637890625`