AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-86_jpg.rf.874f03ad128bb0d5105dee6c7176abb0.txt

0 0.12885802490234374 0.527520576171875 0.1278935185546875 0.540380658203125 0.18287037060546876 0.539094650390625 0.18383487646484375 0.52237654296875 0.12885802490234374 0.527520576171875
1 0.8175154321289062 0.5172325104166667 0.8175154321289062 0.5300925924479166 0.869598765625 0.527520576171875 0.8686342592773437 0.5172325104166667 0.8175154321289062 0.5172325104166667
2 0.5310570986328125 0.5069444446614583 0.50887345703125 0.48122427994791667 0.4780092592773437 0.49408436197916666 0.46643518505859377 0.52109053515625 0.4751157407226563 0.5545267486979167 0.4944058642578125 0.5661008229166666 0.5590277778320313 0.9930555553385417 0.5706018520507813 0.9891975305989583 0.5185185185546874 0.5596707819010417 0.5300925927734375 0.540380658203125 0.5310570986328125 0.5069444446614583
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 0.12885802490234374 0.527520576171875 0.1278935185546875 0.540380658203125 0.18287037060546876 0.539094650390625 0.18383487646484375 0.52237654296875 0.12885802490234374 0.527520576171875`
			`1 0.8175154321289062 0.5172325104166667 0.8175154321289062 0.5300925924479166 0.869598765625 0.527520576171875 0.8686342592773437 0.5172325104166667 0.8175154321289062 0.5172325104166667`
			`2 0.5310570986328125 0.5069444446614583 0.50887345703125 0.48122427994791667 0.4780092592773437 0.49408436197916666 0.46643518505859377 0.52109053515625 0.4751157407226563 0.5545267486979167 0.4944058642578125 0.5661008229166666 0.5590277778320313 0.9930555553385417 0.5706018520507813 0.9891975305989583 0.5185185185546874 0.5596707819010417 0.5300925927734375 0.540380658203125 0.5310570986328125 0.5069444446614583`