AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-25_jpg.rf.c8aa0211e481a87cff7be898f1b66858.txt

0 0.4783950615234375 0.0025720162760416664 0.46778549365234373 0.005144033203125 0.46971450634765627 0.08101851822916667 0.47935956787109374 0.08101851822916667 0.4783950615234375 0.0025720162760416664
1 0.49093364208984375 0.9940843619791666 0.48900462939453126 0.9259259257812501 0.4783950615234375 0.9272119342447916 0.4783950615234375 0.9940843619791666 0.49093364208984375 0.9940843619791666
2 0.49768518505859377 0.4591049381510417 0.47067901220703123 0.4603909466145833 0.4504243828125 0.487397119140625 0.4600694443359375 0.5298353906250001 0.486111111328125 0.5439814817708334 0.510223765625 0.523405349609375 0.5140817900390625 0.48611111132812496 0.7619598764648438 0.2070473248697917 0.7561728393554688 0.19547325130208335 0.49768518505859377 0.4591049381510417
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 0.4783950615234375 0.0025720162760416664 0.46778549365234373 0.005144033203125 0.46971450634765627 0.08101851822916667 0.47935956787109374 0.08101851822916667 0.4783950615234375 0.0025720162760416664`
			`1 0.49093364208984375 0.9940843619791666 0.48900462939453126 0.9259259257812501 0.4783950615234375 0.9272119342447916 0.4783950615234375 0.9940843619791666 0.49093364208984375 0.9940843619791666`
			`2 0.49768518505859377 0.4591049381510417 0.47067901220703123 0.4603909466145833 0.4504243828125 0.487397119140625 0.4600694443359375 0.5298353906250001 0.486111111328125 0.5439814817708334 0.510223765625 0.523405349609375 0.5140817900390625 0.48611111132812496 0.7619598764648438 0.2070473248697917 0.7561728393554688 0.19547325130208335 0.49768518505859377 0.4591049381510417`