AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-10_jpg.rf.b7728778c3c49937eff0461503fe6bd2.txt

1 0.5586403251953125 0.01204846875 0.5539886186523437 0.08390100325520833 0.566673640625 0.08368072786458335 0.573101353515625 0.013459641927083333 0.5586403251953125 0.01204846875
2 0.5501783779296875 0.4896633873697917 0.51943385546875 0.4579293079427083 0.49585530322265625 0.469094734375 0.4858136328125 0.4996792122395833 0.49051694384765626 0.5382213053385417 0.3796300400390625 0.9433985299479167 0.38768918359375 0.95010330078125 0.516723361328125 0.548326654296875 0.5408388461914062 0.532067255859375 0.5501783779296875 0.4896633873697917
0 0.4742436875 0.9143766946614583 0.46687634228515623 0.9935122311197917 0.48038225048828126 0.9947444270833333 0.4874811298828125 0.9181558756510416 0.4742436875 0.9143766946614583
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 0.5586403251953125 0.01204846875 0.5539886186523437 0.08390100325520833 0.566673640625 0.08368072786458335 0.573101353515625 0.013459641927083333 0.5586403251953125 0.01204846875`
			`2 0.5501783779296875 0.4896633873697917 0.51943385546875 0.4579293079427083 0.49585530322265625 0.469094734375 0.4858136328125 0.4996792122395833 0.49051694384765626 0.5382213053385417 0.3796300400390625 0.9433985299479167 0.38768918359375 0.95010330078125 0.516723361328125 0.548326654296875 0.5408388461914062 0.532067255859375 0.5501783779296875 0.4896633873697917`
			`0 0.4742436875 0.9143766946614583 0.46687634228515623 0.9935122311197917 0.48038225048828126 0.9947444270833333 0.4874811298828125 0.9181558756510416 0.4742436875 0.9143766946614583`