AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-64_jpg.rf.df0d21db9caa8928ad466abf7ac44ff1.txt

0 0.869827525390625 0.4392202239583333 0.8688183173828125 0.41997708984375 0.8093664443359375 0.42938757552083334 0.8112032485351562 0.44597525 0.869827525390625 0.4392202239583333
1 0.131496716796875 0.5196613860677083 0.18070126904296874 0.517652060546875 0.17975934130859375 0.49969180208333336 0.1306893505859375 0.5042668795572917 0.131496716796875 0.5196613860677083
2 0.52148634765625 0.5077942330729167 0.5324671611328124 0.45907193294270837 0.5107816987304687 0.4327325260416666 0.48012724560546877 0.43816891341145836 0.46325916015625 0.4668137415364583 0.1437624541015625 0.5507464947916666 0.14539741650390625 0.56348554296875 0.4698865185546875 0.5010028450520834 0.49494964404296876 0.5180032942708334 0.52148634765625 0.5077942330729167
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 0.869827525390625 0.4392202239583333 0.8688183173828125 0.41997708984375 0.8093664443359375 0.42938757552083334 0.8112032485351562 0.44597525 0.869827525390625 0.4392202239583333`
			`1 0.131496716796875 0.5196613860677083 0.18070126904296874 0.517652060546875 0.17975934130859375 0.49969180208333336 0.1306893505859375 0.5042668795572917 0.131496716796875 0.5196613860677083`
			`2 0.52148634765625 0.5077942330729167 0.5324671611328124 0.45907193294270837 0.5107816987304687 0.4327325260416666 0.48012724560546877 0.43816891341145836 0.46325916015625 0.4668137415364583 0.1437624541015625 0.5507464947916666 0.14539741650390625 0.56348554296875 0.4698865185546875 0.5010028450520834 0.49494964404296876 0.5180032942708334 0.52148634765625 0.5077942330729167`