AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-116_jpg.rf.fe71982bcd6010f0822c01f2633cf382.txt

0 0.46682098779296877 0.005144033203125 0.46875 0.078446501953125 0.48032407421875 0.078446501953125 0.481288580078125 0.006430041015625 0.46682098779296877 0.005144033203125
1 0.48900462939453126 0.9207818932291666 0.4774305556640625 0.9207818932291666 0.4783950615234375 0.9953703704427084 0.4899691357421875 0.9940843619791666 0.48900462939453126 0.9207818932291666
2 0.4542824072265625 0.4771090533854167 0.4504243828125 0.51697530859375 0.46875 0.5426954733072916 0.5005787036132813 0.54140946484375 0.5150462963867187 0.510545267578125 0.5150462963867187 0.4719650208333333 0.4957561728515625 0.456532921875 0.4783950615234375 0.025720164713541663 0.46682098779296877 0.027006172526041667 0.46971450634765627 0.4591049381510417 0.4542824072265625 0.4771090533854167
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 0.46682098779296877 0.005144033203125 0.46875 0.078446501953125 0.48032407421875 0.078446501953125 0.481288580078125 0.006430041015625 0.46682098779296877 0.005144033203125`
			`1 0.48900462939453126 0.9207818932291666 0.4774305556640625 0.9207818932291666 0.4783950615234375 0.9953703704427084 0.4899691357421875 0.9940843619791666 0.48900462939453126 0.9207818932291666`
			`2 0.4542824072265625 0.4771090533854167 0.4504243828125 0.51697530859375 0.46875 0.5426954733072916 0.5005787036132813 0.54140946484375 0.5150462963867187 0.510545267578125 0.5150462963867187 0.4719650208333333 0.4957561728515625 0.456532921875 0.4783950615234375 0.025720164713541663 0.46682098779296877 0.027006172526041667 0.46971450634765627 0.4591049381510417 0.4542824072265625 0.4771090533854167`