AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-61_jpg.rf.d309ce4a1049e44627483b3114f996b8.txt

1 0.48804012353515625 0.9207818932291666 0.4774305556640625 0.9220679010416667 0.4774305556640625 0.9927983541666667 0.49189814794921877 0.9940843619791666 0.48804012353515625 0.9207818932291666
2 0.589313271484375 0.9580761315104166 0.504436728515625 0.534979423828125 0.5131172841796875 0.5092592591145834 0.510223765625 0.47582304557291666 0.48514660498046874 0.456532921875 0.4591049384765625 0.46682098763020835 0.4475308642578125 0.49254115234375 0.45717592578125 0.5298353906250001 0.48032407421875 0.546553498046875 0.5787037036132813 0.96193415625 0.589313271484375 0.9580761315104166
0 0.47935956787109374 0.003858024739583333 0.46489197509765623 0.005144033203125 0.46875 0.07587448567708334 0.481288580078125 0.077160494140625 0.47935956787109374 0.003858024739583333
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 0.48804012353515625 0.9207818932291666 0.4774305556640625 0.9220679010416667 0.4774305556640625 0.9927983541666667 0.49189814794921877 0.9940843619791666 0.48804012353515625 0.9207818932291666`
			`2 0.589313271484375 0.9580761315104166 0.504436728515625 0.534979423828125 0.5131172841796875 0.5092592591145834 0.510223765625 0.47582304557291666 0.48514660498046874 0.456532921875 0.4591049384765625 0.46682098763020835 0.4475308642578125 0.49254115234375 0.45717592578125 0.5298353906250001 0.48032407421875 0.546553498046875 0.5787037036132813 0.96193415625 0.589313271484375 0.9580761315104166`
			`0 0.47935956787109374 0.003858024739583333 0.46489197509765623 0.005144033203125 0.46875 0.07587448567708334 0.481288580078125 0.077160494140625 0.47935956787109374 0.003858024739583333`