AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-15_jpg.rf.7291dd1352d7efdb6d2adb4343ef5569.txt

1 0.49189814794921877 0.9927983541666667 0.4899691357421875 0.9233539095052082 0.4783950615234375 0.9259259257812501 0.47646604931640624 0.9940843619791666 0.49189814794921877 0.9927983541666667
2 0.46103395068359376 0.4719650208333333 0.451388888671875 0.505401234375 0.462962962890625 0.5375514401041667 0.49768518505859377 0.5426954733072916 0.51697530859375 0.5079732513020833 0.5073302470703125 0.46810699609375 0.6404320986328125 0.06944444466145834 0.6288580249023438 0.065586419921875 0.4841820986328125 0.45524691341145834 0.46103395068359376 0.4719650208333333
0 0.48225308642578124 0.007716049479166666 0.46489197509765623 0.007716049479166666 0.46778549365234373 0.07973251041666667 0.48225308642578124 0.07973251041666667 0.48225308642578124 0.007716049479166666
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 0.49189814794921877 0.9927983541666667 0.4899691357421875 0.9233539095052082 0.4783950615234375 0.9259259257812501 0.47646604931640624 0.9940843619791666 0.49189814794921877 0.9927983541666667`
			`2 0.46103395068359376 0.4719650208333333 0.451388888671875 0.505401234375 0.462962962890625 0.5375514401041667 0.49768518505859377 0.5426954733072916 0.51697530859375 0.5079732513020833 0.5073302470703125 0.46810699609375 0.6404320986328125 0.06944444466145834 0.6288580249023438 0.065586419921875 0.4841820986328125 0.45524691341145834 0.46103395068359376 0.4719650208333333`
			`0 0.48225308642578124 0.007716049479166666 0.46489197509765623 0.007716049479166666 0.46778549365234373 0.07973251041666667 0.48225308642578124 0.07973251041666667 0.48225308642578124 0.007716049479166666`