AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-111_jpg.rf.b492afb0055882d12ef6047e5e672fd5.txt

1 0.13825952978515624 0.41870833203124996 0.1871048662109375 0.4265627044270834 0.186671193359375 0.41219632747395835 0.1389152099609375 0.40324743945312497 0.13825952978515624 0.41870833203124996
0 0.816781705078125 0.532868630859375 0.8682239340820312 0.543806921875 0.8687453813476562 0.5296195221354166 0.821123630859375 0.5193971419270833 0.816781705078125 0.532868630859375
2 0.5161255317382812 0.43756994010416667 0.4836669497070312 0.440578125 0.4691181474609375 0.467720728515625 0.4687619072265625 0.49882149088541666 0.48911885888671874 0.5182198938802084 0.5154440239257813 0.5179583216145833 0.5324554848632812 0.49517312955729165 0.8602061049804688 0.48126808984375 0.860593318359375 0.46835418359375 0.5325277724609375 0.45752592578125 0.5161255317382812 0.43756994010416667
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 0.13825952978515624 0.41870833203124996 0.1871048662109375 0.4265627044270834 0.186671193359375 0.41219632747395835 0.1389152099609375 0.40324743945312497 0.13825952978515624 0.41870833203124996`
			`0 0.816781705078125 0.532868630859375 0.8682239340820312 0.543806921875 0.8687453813476562 0.5296195221354166 0.821123630859375 0.5193971419270833 0.816781705078125 0.532868630859375`
			`2 0.5161255317382812 0.43756994010416667 0.4836669497070312 0.440578125 0.4691181474609375 0.467720728515625 0.4687619072265625 0.49882149088541666 0.48911885888671874 0.5182198938802084 0.5154440239257813 0.5179583216145833 0.5324554848632812 0.49517312955729165 0.8602061049804688 0.48126808984375 0.860593318359375 0.46835418359375 0.5325277724609375 0.45752592578125 0.5161255317382812 0.43756994010416667`