AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-29_jpg.rf.1d8ee0e66568fa1c37b51377e6e46448.txt

0 0.47935956787109374 0.007716049479166666 0.46682098779296877 0.007716049479166666 0.46971450634765627 0.07458847721354167 0.481288580078125 0.07458847721354167 0.47935956787109374 0.007716049479166666
1 0.4870756171875 0.9220679010416667 0.47646604931640624 0.9220679010416667 0.47550154296875 0.9940843619791666 0.48900462939453126 0.9940843619791666 0.4870756171875 0.9220679010416667
2 0.7860725307617188 0.245627572265625 0.49961419775390625 0.4655349791666667 0.49093364208984375 0.45524691341145834 0.45524691357421876 0.47582304557291666 0.4542824072265625 0.5208333333333334 0.48225308642578124 0.5452674895833333 0.5073302470703125 0.5324074075520834 0.51697530859375 0.49639917708333336 0.7899305556640625 0.2572016458333333 0.7860725307617188 0.245627572265625
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 0.47935956787109374 0.007716049479166666 0.46682098779296877 0.007716049479166666 0.46971450634765627 0.07458847721354167 0.481288580078125 0.07458847721354167 0.47935956787109374 0.007716049479166666`
			`1 0.4870756171875 0.9220679010416667 0.47646604931640624 0.9220679010416667 0.47550154296875 0.9940843619791666 0.48900462939453126 0.9940843619791666 0.4870756171875 0.9220679010416667`
			`2 0.7860725307617188 0.245627572265625 0.49961419775390625 0.4655349791666667 0.49093364208984375 0.45524691341145834 0.45524691357421876 0.47582304557291666 0.4542824072265625 0.5208333333333334 0.48225308642578124 0.5452674895833333 0.5073302470703125 0.5324074075520834 0.51697530859375 0.49639917708333336 0.7899305556640625 0.2572016458333333 0.7860725307617188 0.245627572265625`