AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-44_jpg.rf.cfc2be80244df670f848b264ea9a9284.txt

1 0.13443366845703125 0.43532175130208334 0.1834548349609375 0.44089843489583336 0.1835037958984375 0.4279743776041667 0.13554267041015625 0.421253154296875 0.13443366845703125 0.43532175130208334
0 0.81648983203125 0.5179734876302083 0.867429443359375 0.5238190201822917 0.868437626953125 0.5110293873697916 0.8185580561523438 0.5040393151041667 0.81648983203125 0.5179734876302083
2 0.5332656987304687 0.46923110221354164 0.5115031396484375 0.437733296875 0.48096069482421877 0.443797845703125 0.46930314208984375 0.4809569251302083 0.47743494921875 0.51313071484375 0.3597014560546875 0.9117141705729166 0.3678303671875 0.9193188072916666 0.50101223828125 0.5216071796875 0.5223657314453125 0.5090825338541667 0.5332656987304687 0.46923110221354164
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 0.13443366845703125 0.43532175130208334 0.1834548349609375 0.44089843489583336 0.1835037958984375 0.4279743776041667 0.13554267041015625 0.421253154296875 0.13443366845703125 0.43532175130208334`
			`0 0.81648983203125 0.5179734876302083 0.867429443359375 0.5238190201822917 0.868437626953125 0.5110293873697916 0.8185580561523438 0.5040393151041667 0.81648983203125 0.5179734876302083`
			`2 0.5332656987304687 0.46923110221354164 0.5115031396484375 0.437733296875 0.48096069482421877 0.443797845703125 0.46930314208984375 0.4809569251302083 0.47743494921875 0.51313071484375 0.3597014560546875 0.9117141705729166 0.3678303671875 0.9193188072916666 0.50101223828125 0.5216071796875 0.5223657314453125 0.5090825338541667 0.5332656987304687 0.46923110221354164`