AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-52_jpg.rf.99a16fdb9fcfd9824e300ace7d075467.txt

1 0.18345317822265625 0.5148171868489583 0.1816163740234375 0.49822951171875 0.12780288037109375 0.504536001953125 0.1306018408203125 0.5210339694010416 0.18345317822265625 0.5148171868489583
0 0.81408971875 0.44570612825520833 0.8727139956054687 0.4389511015625 0.8690201591796874 0.42382571679687503 0.8142445083007812 0.43022191406250004 0.81408971875 0.44570612825520833
2 0.5296747939453125 0.49800673763020836 0.519979353515625 0.4421881640625 0.49133672314453125 0.430678046875 0.46759897998046873 0.45738507552083335 0.4696846767578125 0.4971542180989583 0.25189337353515623 0.8242775045572918 0.25717512109375 0.8328090963541667 0.4871178291015625 0.5161552018229166 0.5102768706054688 0.515285099609375 0.5296747939453125 0.49800673763020836
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 0.18345317822265625 0.5148171868489583 0.1816163740234375 0.49822951171875 0.12780288037109375 0.504536001953125 0.1306018408203125 0.5210339694010416 0.18345317822265625 0.5148171868489583`
			`0 0.81408971875 0.44570612825520833 0.8727139956054687 0.4389511015625 0.8690201591796874 0.42382571679687503 0.8142445083007812 0.43022191406250004 0.81408971875 0.44570612825520833`
			`2 0.5296747939453125 0.49800673763020836 0.519979353515625 0.4421881640625 0.49133672314453125 0.430678046875 0.46759897998046873 0.45738507552083335 0.4696846767578125 0.4971542180989583 0.25189337353515623 0.8242775045572918 0.25717512109375 0.8328090963541667 0.4871178291015625 0.5161552018229166 0.5102768706054688 0.515285099609375 0.5296747939453125 0.49800673763020836`