AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-116_jpg.rf.73590245ce9f88e3a3a90ee3ef69b5be.txt

0 0.8726214091796874 0.4990591979166667 0.81768563671875 0.49523269596354164 0.8166768896484375 0.5106060709635417 0.8703996401367188 0.5181638333333333 0.8726214091796874 0.4990591979166667
1 0.18657279150390624 0.4487217350260417 0.18758153857421875 0.4333483606770833 0.1317689921875 0.42812866080729167 0.1317210810546875 0.4436141184895834 0.18657279150390624 0.4487217350260417
2 0.4708238637695312 0.4547707317708333 0.4690106455078125 0.497159595703125 0.49080977392578123 0.519066306640625 0.5196348520507813 0.522428796875 0.5328461284179687 0.49815150130208335 0.8562392875976562 0.512639244140625 0.8562871987304688 0.49715378710937497 0.5331941376953125 0.4633372421875 0.5210874306640625 0.44127024609375004 0.491637765625 0.43267121484375 0.4708238637695312 0.4547707317708333
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 0.8726214091796874 0.4990591979166667 0.81768563671875 0.49523269596354164 0.8166768896484375 0.5106060709635417 0.8703996401367188 0.5181638333333333 0.8726214091796874 0.4990591979166667`
			`1 0.18657279150390624 0.4487217350260417 0.18758153857421875 0.4333483606770833 0.1317689921875 0.42812866080729167 0.1317210810546875 0.4436141184895834 0.18657279150390624 0.4487217350260417`
			`2 0.4708238637695312 0.4547707317708333 0.4690106455078125 0.497159595703125 0.49080977392578123 0.519066306640625 0.5196348520507813 0.522428796875 0.5328461284179687 0.49815150130208335 0.8562392875976562 0.512639244140625 0.8562871987304688 0.49715378710937497 0.5331941376953125 0.4633372421875 0.5210874306640625 0.44127024609375004 0.491637765625 0.43267121484375 0.4708238637695312 0.4547707317708333`