AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-97_jpg.rf.e76d664e4ef7d02ff1520dc8cb17e7fd.txt

1 0.446480689453125 0.010876121744791667 0.455524865234375 0.07926554817708333 0.46580576513671873 0.07554263541666667 0.45692907421875 0.008419679036458334 0.446480689453125 0.010876121744791667
0 0.58667469140625 0.98211246875 0.5942735166015625 0.98032596484375 0.5841120029296875 0.9108933802083333 0.576513177734375 0.9126798841145832 0.58667469140625 0.98211246875
2 0.5386228037109375 0.463235720703125 0.5177834086914063 0.45377080143229165 0.49453953369140624 0.46315303841145833 0.48492625390625 0.494141779296875 0.4911805629882813 0.5266233958333334 0.5178865625 0.5360149088541667 0.5409629521484375 0.525366201171875 0.8527164575195313 0.6610076451822916 0.8575781528320312 0.6533354127604166 0.551023630859375 0.49035473437500005 0.5386228037109375 0.463235720703125
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 0.446480689453125 0.010876121744791667 0.455524865234375 0.07926554817708333 0.46580576513671873 0.07554263541666667 0.45692907421875 0.008419679036458334 0.446480689453125 0.010876121744791667`
			`0 0.58667469140625 0.98211246875 0.5942735166015625 0.98032596484375 0.5841120029296875 0.9108933802083333 0.576513177734375 0.9126798841145832 0.58667469140625 0.98211246875`
			`2 0.5386228037109375 0.463235720703125 0.5177834086914063 0.45377080143229165 0.49453953369140624 0.46315303841145833 0.48492625390625 0.494141779296875 0.4911805629882813 0.5266233958333334 0.5178865625 0.5360149088541667 0.5409629521484375 0.525366201171875 0.8527164575195313 0.6610076451822916 0.8575781528320312 0.6533354127604166 0.551023630859375 0.49035473437500005 0.5386228037109375 0.463235720703125`