AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-88_jpg.rf.fa8446b2f71f2ecaeb91514b98735e67.txt

1 0.4870756171875 0.9233539095052082 0.474537037109375 0.9220679010416667 0.4783950615234375 0.9953703704427084 0.48804012353515625 0.991512345703125 0.4870756171875 0.9233539095052082
0 0.47935956787109374 0.005144033203125 0.46875 0.007716049479166666 0.47067901220703123 0.07458847721354167 0.48032407421875 0.07458847721354167 0.47935956787109374 0.005144033203125
2 0.120563271484375 0.49511316861979165 0.4504243828125 0.51697530859375 0.4716435185546875 0.5439814817708334 0.5025077158203125 0.5311213990885416 0.5140817900390625 0.5079732513020833 0.5092592592773437 0.47325102864583335 0.48900462939453126 0.4591049381510417 0.4658564814453125 0.46167695442708334 0.44849537060546874 0.480967078125 0.12442129638671875 0.48482510286458336 0.120563271484375 0.49511316861979165
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 0.4870756171875 0.9233539095052082 0.474537037109375 0.9220679010416667 0.4783950615234375 0.9953703704427084 0.48804012353515625 0.991512345703125 0.4870756171875 0.9233539095052082`
			`0 0.47935956787109374 0.005144033203125 0.46875 0.007716049479166666 0.47067901220703123 0.07458847721354167 0.48032407421875 0.07458847721354167 0.47935956787109374 0.005144033203125`
			`2 0.120563271484375 0.49511316861979165 0.4504243828125 0.51697530859375 0.4716435185546875 0.5439814817708334 0.5025077158203125 0.5311213990885416 0.5140817900390625 0.5079732513020833 0.5092592592773437 0.47325102864583335 0.48900462939453126 0.4591049381510417 0.4658564814453125 0.46167695442708334 0.44849537060546874 0.480967078125 0.12442129638671875 0.48482510286458336 0.120563271484375 0.49511316861979165`