AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-54_jpg.rf.560d75af7408527dc68f8e780bfd7050.txt

1 0.4870756171875 0.9207818932291666 0.4774305556640625 0.9207818932291666 0.47935956787109374 0.991512345703125 0.48804012353515625 0.9902263372395833 0.4870756171875 0.9207818932291666
0 0.4783950615234375 0.07973251041666667 0.47935956787109374 0.007716049479166666 0.46971450634765627 0.006430041015625 0.46971450634765627 0.07973251041666667 0.4783950615234375 0.07973251041666667
2 0.6847993828125 0.8976337447916666 0.510223765625 0.5246913580729167 0.5131172841796875 0.49254115234375 0.49382716064453125 0.46167695442708334 0.462962962890625 0.46424897135416665 0.451388888671875 0.49639917708333336 0.46199845703125 0.5336934153645834 0.4899691357421875 0.5452674895833333 0.6741898149414063 0.9040637858072916 0.6847993828125 0.8976337447916666
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 0.4870756171875 0.9207818932291666 0.4774305556640625 0.9207818932291666 0.47935956787109374 0.991512345703125 0.48804012353515625 0.9902263372395833 0.4870756171875 0.9207818932291666`
			`0 0.4783950615234375 0.07973251041666667 0.47935956787109374 0.007716049479166666 0.46971450634765627 0.006430041015625 0.46971450634765627 0.07973251041666667 0.4783950615234375 0.07973251041666667`
			`2 0.6847993828125 0.8976337447916666 0.510223765625 0.5246913580729167 0.5131172841796875 0.49254115234375 0.49382716064453125 0.46167695442708334 0.462962962890625 0.46424897135416665 0.451388888671875 0.49639917708333336 0.46199845703125 0.5336934153645834 0.4899691357421875 0.5452674895833333 0.6741898149414063 0.9040637858072916 0.6847993828125 0.8976337447916666`