AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-11_jpg.rf.b6c0826a5d8125a060930e19ff2b176c.txt

0 0.48032407421875 0.007716049479166666 0.46489197509765623 0.007716049479166666 0.46875 0.078446501953125 0.481288580078125 0.078446501953125 0.48032407421875 0.007716049479166666
2 0.4504243828125 0.48353909440104165 0.451388888671875 0.5311213990885416 0.4870756171875 0.5452674895833333 0.5179398149414063 0.510545267578125 0.5063657407226563 0.46296296289062505 0.589313271484375 0.04501028776041666 0.5796682099609375 0.03986625520833333 0.4774305556640625 0.45396090559895835 0.4504243828125 0.48353909440104165
1 0.49093364208984375 0.9953703704427084 0.4899691357421875 0.9220679010416667 0.4774305556640625 0.92463991796875 0.47646604931640624 0.9953703704427084 0.49093364208984375 0.9953703704427084
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 0.48032407421875 0.007716049479166666 0.46489197509765623 0.007716049479166666 0.46875 0.078446501953125 0.481288580078125 0.078446501953125 0.48032407421875 0.007716049479166666`
			`2 0.4504243828125 0.48353909440104165 0.451388888671875 0.5311213990885416 0.4870756171875 0.5452674895833333 0.5179398149414063 0.510545267578125 0.5063657407226563 0.46296296289062505 0.589313271484375 0.04501028776041666 0.5796682099609375 0.03986625520833333 0.4774305556640625 0.45396090559895835 0.4504243828125 0.48353909440104165`
			`1 0.49093364208984375 0.9953703704427084 0.4899691357421875 0.9220679010416667 0.4774305556640625 0.92463991796875 0.47646604931640624 0.9953703704427084 0.49093364208984375 0.9953703704427084`