AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-60_jpg.rf.6479450d13c1185648ce6644487a01ed.txt

0 0.48032407421875 0.007716049479166666 0.46971450634765627 0.007716049479166666 0.46971450634765627 0.07458847721354167 0.481288580078125 0.077160494140625 0.48032407421875 0.007716049479166666
2 0.6018518520507813 0.9529320989583333 0.504436728515625 0.5336934153645834 0.5131172841796875 0.49254115234375 0.5025077158203125 0.46424897135416665 0.46682098779296877 0.4591049381510417 0.4504243828125 0.48611111132812496 0.45235339501953126 0.523405349609375 0.47935956787109374 0.547839505859375 0.5922067900390625 0.955504115234375 0.6018518520507813 0.9529320989583333
1 0.4899691357421875 0.92463991796875 0.47550154296875 0.9233539095052082 0.4783950615234375 0.9940843619791666 0.4899691357421875 0.9940843619791666 0.4899691357421875 0.92463991796875
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			`0 0.48032407421875 0.007716049479166666 0.46971450634765627 0.007716049479166666 0.46971450634765627 0.07458847721354167 0.481288580078125 0.077160494140625 0.48032407421875 0.007716049479166666`
			`2 0.6018518520507813 0.9529320989583333 0.504436728515625 0.5336934153645834 0.5131172841796875 0.49254115234375 0.5025077158203125 0.46424897135416665 0.46682098779296877 0.4591049381510417 0.4504243828125 0.48611111132812496 0.45235339501953126 0.523405349609375 0.47935956787109374 0.547839505859375 0.5922067900390625 0.955504115234375 0.6018518520507813 0.9529320989583333`
			`1 0.4899691357421875 0.92463991796875 0.47550154296875 0.9233539095052082 0.4783950615234375 0.9940843619791666 0.4899691357421875 0.9940843619791666 0.4899691357421875 0.92463991796875`