AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-9_jpg.rf.8f07d11958ce58d1ef72be926be8c413.txt

0 0.18851909326171876 0.44075760677083337 0.13418424853515626 0.42929559765625 0.13142370166015624 0.44823130729166666 0.18652129541015625 0.46120107877604166 0.18851909326171876 0.44075760677083337
2 0.5134483627929688 0.47649785481770834 0.48696497265625 0.4761844453125 0.4709494291992187 0.4916848079427083 0.16952580517578125 0.32840864453125 0.16560783349609376 0.3418040677083333 0.462193302734375 0.5247875572916666 0.47918442138671874 0.5632532389322916 0.5134261313476562 0.564267322265625 0.5333064404296874 0.5222569667968749 0.5134483627929688 0.47649785481770834
1 0.8618410014648438 0.6074044993489583 0.8108986225585938 0.592891494140625 0.80945293359375 0.60954782421875 0.860579349609375 0.62279844921875 0.8618410014648438 0.6074044993489583
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 0.18851909326171876 0.44075760677083337 0.13418424853515626 0.42929559765625 0.13142370166015624 0.44823130729166666 0.18652129541015625 0.46120107877604166 0.18851909326171876 0.44075760677083337`
			`2 0.5134483627929688 0.47649785481770834 0.48696497265625 0.4761844453125 0.4709494291992187 0.4916848079427083 0.16952580517578125 0.32840864453125 0.16560783349609376 0.3418040677083333 0.462193302734375 0.5247875572916666 0.47918442138671874 0.5632532389322916 0.5134261313476562 0.564267322265625 0.5333064404296874 0.5222569667968749 0.5134483627929688 0.47649785481770834`
			`1 0.8618410014648438 0.6074044993489583 0.8108986225585938 0.592891494140625 0.80945293359375 0.60954782421875 0.860579349609375 0.62279844921875 0.8618410014648438 0.6074044993489583`