AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-57_jpg.rf.c46fc24b33259c01486a14bbd00c7be1.txt

2 0.642361111328125 0.9284979427083333 0.5063657407226563 0.5298353906250001 0.5131172841796875 0.49511316861979165 0.49961419775390625 0.46296296289062505 0.4658564814453125 0.46296296289062505 0.451388888671875 0.4899691360677083 0.4504243828125 0.522119341796875 0.48514660498046874 0.5426954733072916 0.63175154296875 0.9336419752604167 0.642361111328125 0.9284979427083333
0 0.47935956787109374 0.006430041015625 0.46778549365234373 0.007716049479166666 0.46875 0.077160494140625 0.48225308642578124 0.078446501953125 0.47935956787109374 0.006430041015625
1 0.48804012353515625 0.9207818932291666 0.4783950615234375 0.9207818932291666 0.47646604931640624 0.9927983541666667 0.48900462939453126 0.9927983541666667 0.48804012353515625 0.9207818932291666
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			`2 0.642361111328125 0.9284979427083333 0.5063657407226563 0.5298353906250001 0.5131172841796875 0.49511316861979165 0.49961419775390625 0.46296296289062505 0.4658564814453125 0.46296296289062505 0.451388888671875 0.4899691360677083 0.4504243828125 0.522119341796875 0.48514660498046874 0.5426954733072916 0.63175154296875 0.9336419752604167 0.642361111328125 0.9284979427083333`
			`0 0.47935956787109374 0.006430041015625 0.46778549365234373 0.007716049479166666 0.46875 0.077160494140625 0.48225308642578124 0.078446501953125 0.47935956787109374 0.006430041015625`
			`1 0.48804012353515625 0.9207818932291666 0.4783950615234375 0.9207818932291666 0.47646604931640624 0.9927983541666667 0.48900462939453126 0.9927983541666667 0.48804012353515625 0.9207818932291666`