AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-11_jpg.rf.deace70276e2a8290e4b40c5c22a7d46.txt

0 0.8651336811523438 0.422451462890625 0.863520587890625 0.4019880494791667 0.8111666235351562 0.414497248046875 0.81247726171875 0.431123771484375 0.8651336811523438 0.422451462890625
2 0.5282910092773437 0.5045697337239583 0.8487087021484375 0.5708726302083333 0.8515374086914063 0.557545298828125 0.5319810161132813 0.46525986197916663 0.5070959853515625 0.43254065104166667 0.47170557080078124 0.4387933190104167 0.46488440185546875 0.4875936321614583 0.4940095966796875 0.5248909986979167 0.5282910092773437 0.5045697337239583
1 0.1295597978515625 0.5397580481770833 0.18413466259765626 0.5308168899739584 0.18090557861328124 0.5144592161458333 0.1280475224609375 0.52057359765625 0.1295597978515625 0.5397580481770833
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 0.8651336811523438 0.422451462890625 0.863520587890625 0.4019880494791667 0.8111666235351562 0.414497248046875 0.81247726171875 0.431123771484375 0.8651336811523438 0.422451462890625`
			`2 0.5282910092773437 0.5045697337239583 0.8487087021484375 0.5708726302083333 0.8515374086914063 0.557545298828125 0.5319810161132813 0.46525986197916663 0.5070959853515625 0.43254065104166667 0.47170557080078124 0.4387933190104167 0.46488440185546875 0.4875936321614583 0.4940095966796875 0.5248909986979167 0.5282910092773437 0.5045697337239583`
			`1 0.1295597978515625 0.5397580481770833 0.18413466259765626 0.5308168899739584 0.18090557861328124 0.5144592161458333 0.1280475224609375 0.52057359765625 0.1295597978515625 0.5397580481770833`