AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-35_jpg.rf.214cffda773cbd5a1575e6f26692d035.txt

1 0.48804012353515625 0.9220679010416667 0.47646604931640624 0.9220679010416667 0.4774305556640625 0.9927983541666667 0.48900462939453126 0.9927983541666667 0.48804012353515625 0.9220679010416667
0 0.47935956787109374 0.007716049479166666 0.46778549365234373 0.007716049479166666 0.46875 0.078446501953125 0.481288580078125 0.07973251041666667 0.47935956787109374 0.007716049479166666
2 0.8314043208007813 0.4012345677083333 0.510223765625 0.4771090533854167 0.49768518505859377 0.4603909466145833 0.46489197509765623 0.46167695442708334 0.4504243828125 0.5041152265625001 0.46199845703125 0.5375514401041667 0.4957561728515625 0.5426954733072916 0.5140817900390625 0.510545267578125 0.8342978393554688 0.4166666666666667 0.8314043208007813 0.4012345677083333
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 0.48804012353515625 0.9220679010416667 0.47646604931640624 0.9220679010416667 0.4774305556640625 0.9927983541666667 0.48900462939453126 0.9927983541666667 0.48804012353515625 0.9220679010416667`
			`0 0.47935956787109374 0.007716049479166666 0.46778549365234373 0.007716049479166666 0.46875 0.078446501953125 0.481288580078125 0.07973251041666667 0.47935956787109374 0.007716049479166666`
			`2 0.8314043208007813 0.4012345677083333 0.510223765625 0.4771090533854167 0.49768518505859377 0.4603909466145833 0.46489197509765623 0.46167695442708334 0.4504243828125 0.5041152265625001 0.46199845703125 0.5375514401041667 0.4957561728515625 0.5426954733072916 0.5140817900390625 0.510545267578125 0.8342978393554688 0.4166666666666667 0.8314043208007813 0.4012345677083333`