AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-49_jpg.rf.3cfb08cee8cc350dd093a109eff6556a.txt

1 0.4487116435546875 0.915545333984375 0.43913847509765624 0.9139780846354166 0.43519288916015625 0.9884807649739583 0.441894107421875 0.9895778398437499 0.4487116435546875 0.915545333984375
0 0.524861791015625 0.00420227734375 0.5151710786132813 0.003911450520833333 0.5096634897460938 0.07427141341145833 0.5192366591796875 0.07583866341145833 0.524861791015625 0.00420227734375
2 0.5136842963867188 0.4843601041666667 0.49940815283203127 0.4599965963541666 0.4706886459960937 0.45529484700520834 0.45028326123046875 0.4869372057291667 0.4542809736328125 0.5173919986979166 0.47584605419921877 0.5364704680989584 0.49725965673828126 0.536089150390625 0.750011958984375 0.809392125 0.755621349609375 0.8012407923177083 0.5132480551757812 0.5102020045572917 0.5136842963867188 0.4843601041666667
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 0.4487116435546875 0.915545333984375 0.43913847509765624 0.9139780846354166 0.43519288916015625 0.9884807649739583 0.441894107421875 0.9895778398437499 0.4487116435546875 0.915545333984375`
			`0 0.524861791015625 0.00420227734375 0.5151710786132813 0.003911450520833333 0.5096634897460938 0.07427141341145833 0.5192366591796875 0.07583866341145833 0.524861791015625 0.00420227734375`
			`2 0.5136842963867188 0.4843601041666667 0.49940815283203127 0.4599965963541666 0.4706886459960937 0.45529484700520834 0.45028326123046875 0.4869372057291667 0.4542809736328125 0.5173919986979166 0.47584605419921877 0.5364704680989584 0.49725965673828126 0.536089150390625 0.750011958984375 0.809392125 0.755621349609375 0.8012407923177083 0.5132480551757812 0.5102020045572917 0.5136842963867188 0.4843601041666667`