AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-67_jpg.rf.200f43d9daeff427265a2fcdb60ea0a2.txt

0 0.48032407421875 0.005144033203125 0.46778549365234373 0.005144033203125 0.46971450634765627 0.077160494140625 0.481288580078125 0.078446501953125 0.48032407421875 0.005144033203125
2 0.4340277778320312 0.9722222220052084 0.49093364208984375 0.5426954733072916 0.510223765625 0.522119341796875 0.5150462963867187 0.48353909440104165 0.4870756171875 0.456532921875 0.4542824072265625 0.4783950618489583 0.45235339501953126 0.5066872428385417 0.46682098779296877 0.5375514401041667 0.427276234375 0.9696502057291667 0.4340277778320312 0.9722222220052084
1 0.48804012353515625 0.9207818932291666 0.4783950615234375 0.9207818932291666 0.4783950615234375 0.9927983541666667 0.4899691357421875 0.991512345703125 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			`0 0.48032407421875 0.005144033203125 0.46778549365234373 0.005144033203125 0.46971450634765627 0.077160494140625 0.481288580078125 0.078446501953125 0.48032407421875 0.005144033203125`
			`2 0.4340277778320312 0.9722222220052084 0.49093364208984375 0.5426954733072916 0.510223765625 0.522119341796875 0.5150462963867187 0.48353909440104165 0.4870756171875 0.456532921875 0.4542824072265625 0.4783950618489583 0.45235339501953126 0.5066872428385417 0.46682098779296877 0.5375514401041667 0.427276234375 0.9696502057291667 0.4340277778320312 0.9722222220052084`
			`1 0.48804012353515625 0.9207818932291666 0.4783950615234375 0.9207818932291666 0.4783950615234375 0.9927983541666667 0.4899691357421875 0.991512345703125 0.48804012353515625 0.9207818932291666`