AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-46_jpg.rf.2d42774f0e331ad9695e1188f99e6621.txt

1 0.8078898276367188 0.604876166015625 0.8054834423828126 0.6199710364583334 0.8579736557617188 0.6309030065104166 0.8599789765625 0.6183239479166667 0.8078898276367188 0.604876166015625
0 0.1319340830078125 0.42250756250000004 0.13027059521484374 0.4391277154947917 0.18559109619140626 0.4508618138020833 0.18685352001953126 0.43675747330729164 0.1319340830078125 0.42250756250000004
2 0.4645635966796875 0.519407154296875 0.47667332421875 0.5609665703125 0.5093515200195312 0.5662836419270834 0.527431533203125 0.5332802623697916 0.5260413618164063 0.498703076171875 0.7093663432617188 0.14046059309895834 0.703764998046875 0.13229943033854166 0.5031164545898438 0.48168804947916666 0.4811578154296875 0.48335320963541667 0.4645635966796875 0.519407154296875
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 0.8078898276367188 0.604876166015625 0.8054834423828126 0.6199710364583334 0.8579736557617188 0.6309030065104166 0.8599789765625 0.6183239479166667 0.8078898276367188 0.604876166015625`
			`0 0.1319340830078125 0.42250756250000004 0.13027059521484374 0.4391277154947917 0.18559109619140626 0.4508618138020833 0.18685352001953126 0.43675747330729164 0.1319340830078125 0.42250756250000004`
			`2 0.4645635966796875 0.519407154296875 0.47667332421875 0.5609665703125 0.5093515200195312 0.5662836419270834 0.527431533203125 0.5332802623697916 0.5260413618164063 0.498703076171875 0.7093663432617188 0.14046059309895834 0.703764998046875 0.13229943033854166 0.5031164545898438 0.48168804947916666 0.4811578154296875 0.48335320963541667 0.4645635966796875 0.519407154296875`