AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-41_jpg.rf.7d312f55a34447fa988fc24eaf8e4e74.txt

1 0.182897572265625 0.445711173828125 0.1828614208984375 0.4315068307291667 0.13544421142578125 0.4311392220052083 0.13564848681640626 0.44278133593749996 0.182897572265625 0.445711173828125
0 0.8695228662109376 0.5167706360677083 0.8706156752929688 0.5001161458333333 0.81952324609375 0.4967379765625 0.8184304370117188 0.5133924661458333 0.8695228662109376 0.5167706360677083
2 0.5190943276367187 0.5159111412760417 0.5336867509765625 0.4853403561197917 0.526516197265625 0.44706720247395837 0.49740278125 0.433343712890625 0.47517158154296874 0.4475323763020833 0.470980228515625 0.48189830403645834 0.4815376640625 0.5128210182291667 0.40838564501953123 0.9341642727864583 0.4197475517578125 0.9380714980468751 0.5091497192382812 0.5199147688802083 0.5190943276367187 0.5159111412760417
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 0.182897572265625 0.445711173828125 0.1828614208984375 0.4315068307291667 0.13544421142578125 0.4311392220052083 0.13564848681640626 0.44278133593749996 0.182897572265625 0.445711173828125`
			`0 0.8695228662109376 0.5167706360677083 0.8706156752929688 0.5001161458333333 0.81952324609375 0.4967379765625 0.8184304370117188 0.5133924661458333 0.8695228662109376 0.5167706360677083`
			`2 0.5190943276367187 0.5159111412760417 0.5336867509765625 0.4853403561197917 0.526516197265625 0.44706720247395837 0.49740278125 0.433343712890625 0.47517158154296874 0.4475323763020833 0.470980228515625 0.48189830403645834 0.4815376640625 0.5128210182291667 0.40838564501953123 0.9341642727864583 0.4197475517578125 0.9380714980468751 0.5091497192382812 0.5199147688802083 0.5190943276367187 0.5159111412760417`