AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-66_jpg.rf.c3158206457b91e90bc8614d8f1a7343.txt

0 0.1308209462890625 0.4560141002604167 0.1289416796875 0.4738430006510417 0.18187596142578125 0.479866298828125 0.18348676123046875 0.46458438411458336 0.1308209462890625 0.4560141002604167
2 0.5203135908203125 0.49393680468749995 0.5021508305664063 0.4814427994791666 0.47393091357421874 0.49043984440104166 0.46623315478515626 0.5357486549479167 0.4820984624023438 0.560798611328125 0.5070658071289063 0.5641785397135416 0.5235403344726562 0.5464873196614584 0.8487301806640625 0.6307995618489584 0.8510276328125 0.6182436100260417 0.5297615263671875 0.5151869309895833 0.5203135908203125 0.49393680468749995
1 0.8644715961914062 0.5831020944010417 0.8149396064453125 0.5725217578125 0.8142839267578125 0.587982650390625 0.8628607963867188 0.5983840084635417 0.8644715961914062 0.5831020944010417
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 0.1308209462890625 0.4560141002604167 0.1289416796875 0.4738430006510417 0.18187596142578125 0.479866298828125 0.18348676123046875 0.46458438411458336 0.1308209462890625 0.4560141002604167`
			`2 0.5203135908203125 0.49393680468749995 0.5021508305664063 0.4814427994791666 0.47393091357421874 0.49043984440104166 0.46623315478515626 0.5357486549479167 0.4820984624023438 0.560798611328125 0.5070658071289063 0.5641785397135416 0.5235403344726562 0.5464873196614584 0.8487301806640625 0.6307995618489584 0.8510276328125 0.6182436100260417 0.5297615263671875 0.5151869309895833 0.5203135908203125 0.49393680468749995`
			`1 0.8644715961914062 0.5831020944010417 0.8149396064453125 0.5725217578125 0.8142839267578125 0.587982650390625 0.8628607963867188 0.5983840084635417 0.8644715961914062 0.5831020944010417`