AI-exp-5/datasets/valid/labels/-10-1_mp4-82_jpg.rf.712f38ada866ca6985135d53c943739a.txt

1 0.48900462939453126 0.9927983541666667 0.48900462939453126 0.92463991796875 0.47935956787109374 0.92463991796875 0.47935956787109374 0.9927983541666667 0.48900462939453126 0.9927983541666667
0 0.48032407421875 0.006430041015625 0.46875 0.006430041015625 0.46971450634765627 0.07587448567708334 0.47935956787109374 0.07587448567708334 0.48032407421875 0.006430041015625
2 0.4591049384765625 0.534979423828125 0.4783950615234375 0.5426954733072916 0.5073302470703125 0.5285493828125 0.5121527778320313 0.480967078125 0.48804012353515625 0.45524691341145834 0.46103395068359376 0.46424897135416665 0.4504243828125 0.5002572018229167 0.15625 0.6918724277343751 0.162037037109375 0.7047325104166666 0.4591049384765625 0.534979423828125
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 0.48900462939453126 0.9927983541666667 0.48900462939453126 0.92463991796875 0.47935956787109374 0.92463991796875 0.47935956787109374 0.9927983541666667 0.48900462939453126 0.9927983541666667`
			`0 0.48032407421875 0.006430041015625 0.46875 0.006430041015625 0.46971450634765627 0.07587448567708334 0.47935956787109374 0.07587448567708334 0.48032407421875 0.006430041015625`
			`2 0.4591049384765625 0.534979423828125 0.4783950615234375 0.5426954733072916 0.5073302470703125 0.5285493828125 0.5121527778320313 0.480967078125 0.48804012353515625 0.45524691341145834 0.46103395068359376 0.46424897135416665 0.4504243828125 0.5002572018229167 0.15625 0.6918724277343751 0.162037037109375 0.7047325104166666 0.4591049384765625 0.534979423828125`