AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-80_jpg.rf.ed97065b278a45881aa3da32a5a5f23c.txt

1 0.5638971108398437 0.08644340104166666 0.5795972158203125 0.08621699609375 0.5852893784179688 0.02095704231770833 0.572941287109375 0.01805397330729167 0.5638971108398437 0.08644340104166666
0 0.455096361328125 0.990627107421875 0.4645948930664062 0.9928602369791667 0.4736390693359375 0.9244708092447916 0.4631906845703125 0.9220143665364583 0.455096361328125 0.990627107421875
2 0.4942646015625 0.47227348307291667 0.48739772705078127 0.5241987897135417 0.5137160200195312 0.5473623001302084 0.538354828125 0.5387906328125 0.5487435200195312 0.504669326171875 0.8541807036132812 0.34273180468750003 0.8501564321289062 0.32872721875 0.5404150625 0.4713709563802084 0.52382016015625 0.46355191015624997 0.4942646015625 0.47227348307291667
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 0.5638971108398437 0.08644340104166666 0.5795972158203125 0.08621699609375 0.5852893784179688 0.02095704231770833 0.572941287109375 0.01805397330729167 0.5638971108398437 0.08644340104166666`
			`0 0.455096361328125 0.990627107421875 0.4645948930664062 0.9928602369791667 0.4736390693359375 0.9244708092447916 0.4631906845703125 0.9220143665364583 0.455096361328125 0.990627107421875`
			`2 0.4942646015625 0.47227348307291667 0.48739772705078127 0.5241987897135417 0.5137160200195312 0.5473623001302084 0.538354828125 0.5387906328125 0.5487435200195312 0.504669326171875 0.8541807036132812 0.34273180468750003 0.8501564321289062 0.32872721875 0.5404150625 0.4713709563802084 0.52382016015625 0.46355191015624997 0.4942646015625 0.47227348307291667`