AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-69_jpg.rf.f119aa06675b498a9d0d00ec5dae13f7.txt

0 0.128642240234375 0.45820313085937503 0.127165673828125 0.4722115520833334 0.18187596142578125 0.479866298828125 0.1830840615234375 0.46840486263020836 0.128642240234375 0.45820313085937503
2 0.48333239013671875 0.4844096868489583 0.4642919423828125 0.5172038430989584 0.4793673364257813 0.5589881848958334 0.5020217421875 0.5658306373697917 0.5220482822265625 0.5514023138020833 0.8321833647460938 0.6861379856770834 0.8370777099609376 0.6766659537760417 0.533045072265625 0.5209968138020834 0.5126571469726563 0.48341155468749997 0.48333239013671875 0.4844096868489583
1 0.8105821948242188 0.576899818359375 0.809508328125 0.58708776171875 0.8602639038085937 0.59530008984375 0.8617404702148438 0.58129166796875 0.8105821948242188 0.576899818359375
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 0.128642240234375 0.45820313085937503 0.127165673828125 0.4722115520833334 0.18187596142578125 0.479866298828125 0.1830840615234375 0.46840486263020836 0.128642240234375 0.45820313085937503`
			`2 0.48333239013671875 0.4844096868489583 0.4642919423828125 0.5172038430989584 0.4793673364257813 0.5589881848958334 0.5020217421875 0.5658306373697917 0.5220482822265625 0.5514023138020833 0.8321833647460938 0.6861379856770834 0.8370777099609376 0.6766659537760417 0.533045072265625 0.5209968138020834 0.5126571469726563 0.48341155468749997 0.48333239013671875 0.4844096868489583`
			`1 0.8105821948242188 0.576899818359375 0.809508328125 0.58708776171875 0.8602639038085937 0.59530008984375 0.8617404702148438 0.58129166796875 0.8105821948242188 0.576899818359375`