AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-62_jpg.rf.299b68cc76d2e55b0da78c543ac8d964.txt

0 0.1302954638671875 0.5495288828125 0.131153595703125 0.5713610618489583 0.1839772998046875 0.563806578125 0.18423378759765624 0.5457598326822917 0.1302954638671875 0.5495288828125
2 0.4659379228515625 0.5376651393229167 0.495994455078125 0.5651836588541667 0.5189594448242187 0.5597156145833333 0.5361999018554687 0.5314676673177083 0.8494531118164063 0.416858798828125 0.8469210029296875 0.40158245833333334 0.5270810336914062 0.496047220703125 0.508073833984375 0.479346564453125 0.482320248046875 0.48758501367187496 0.4659379228515625 0.5376651393229167
1 0.8158808081054687 0.49647111653645837 0.81739925390625 0.5105305162760417 0.8722502836914062 0.5054099153645834 0.8716445434570312 0.48999896549479166 0.8158808081054687 0.49647111653645837
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			`0 0.1302954638671875 0.5495288828125 0.131153595703125 0.5713610618489583 0.1839772998046875 0.563806578125 0.18423378759765624 0.5457598326822917 0.1302954638671875 0.5495288828125`
			`2 0.4659379228515625 0.5376651393229167 0.495994455078125 0.5651836588541667 0.5189594448242187 0.5597156145833333 0.5361999018554687 0.5314676673177083 0.8494531118164063 0.416858798828125 0.8469210029296875 0.40158245833333334 0.5270810336914062 0.496047220703125 0.508073833984375 0.479346564453125 0.482320248046875 0.48758501367187496 0.4659379228515625 0.5376651393229167`
			`1 0.8158808081054687 0.49647111653645837 0.81739925390625 0.5105305162760417 0.8722502836914062 0.5054099153645834 0.8716445434570312 0.48999896549479166 0.8158808081054687 0.49647111653645837`