AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-93_jpg.rf.3f34ecc3e91a5557ce06dfa94323a142.txt

1 0.4870756171875 0.9233539095052082 0.4774305556640625 0.9233539095052082 0.47935956787109374 0.9940843619791666 0.48804012353515625 0.9940843619791666 0.4870756171875 0.9233539095052082
0 0.48032407421875 0.003858024739583333 0.46971450634765627 0.003858024739583333 0.46875 0.07458847721354167 0.481288580078125 0.07458847721354167 0.48032407421875 0.003858024739583333
2 0.138888888671875 0.3677983541666667 0.44945987646484375 0.5041152265625001 0.46875 0.5375514401041667 0.49864969140625 0.5388374485677083 0.5140817900390625 0.5066872428385417 0.5063657407226563 0.46939300390625 0.47935956787109374 0.4591049381510417 0.45717592578125 0.47325102864583335 0.1417824072265625 0.354938271484375 0.138888888671875 0.3677983541666667
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 0.4774305556640625 0.9233539095052082 0.47935956787109374 0.9940843619791666 0.48804012353515625 0.9940843619791666 0.4870756171875 0.9233539095052082`
			`0 0.48032407421875 0.003858024739583333 0.46971450634765627 0.003858024739583333 0.46875 0.07458847721354167 0.481288580078125 0.07458847721354167 0.48032407421875 0.003858024739583333`
			`2 0.138888888671875 0.3677983541666667 0.44945987646484375 0.5041152265625001 0.46875 0.5375514401041667 0.49864969140625 0.5388374485677083 0.5140817900390625 0.5066872428385417 0.5063657407226563 0.46939300390625 0.47935956787109374 0.4591049381510417 0.45717592578125 0.47325102864583335 0.1417824072265625 0.354938271484375 0.138888888671875 0.3677983541666667`