AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-76_jpg.rf.6fe264d6000e0a7893f202cb82ca1d1b.txt

0 0.481288580078125 0.077160494140625 0.47935956787109374 0.005144033203125 0.47067901220703123 0.007716049479166666 0.4716435185546875 0.077160494140625 0.481288580078125 0.077160494140625
1 0.48804012353515625 0.9207818932291666 0.47646604931640624 0.9233539095052082 0.4783950615234375 0.9953703704427084 0.4899691357421875 0.9953703704427084 0.48804012353515625 0.9207818932291666
2 0.23533950634765624 0.8461934153645833 0.46971450634765627 0.5439814817708334 0.5015432099609375 0.534979423828125 0.5150462963867187 0.5015432096354167 0.504436728515625 0.46682098763020835 0.47357253076171874 0.456532921875 0.45524691357421876 0.47453703710937495 0.44945987646484375 0.51697530859375 0.22762345703125 0.8371913580729166 0.23533950634765624 0.8461934153645833
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 0.481288580078125 0.077160494140625 0.47935956787109374 0.005144033203125 0.47067901220703123 0.007716049479166666 0.4716435185546875 0.077160494140625 0.481288580078125 0.077160494140625`
			`1 0.48804012353515625 0.9207818932291666 0.47646604931640624 0.9233539095052082 0.4783950615234375 0.9953703704427084 0.4899691357421875 0.9953703704427084 0.48804012353515625 0.9207818932291666`
			`2 0.23533950634765624 0.8461934153645833 0.46971450634765627 0.5439814817708334 0.5015432099609375 0.534979423828125 0.5150462963867187 0.5015432096354167 0.504436728515625 0.46682098763020835 0.47357253076171874 0.456532921875 0.45524691357421876 0.47453703710937495 0.44945987646484375 0.51697530859375 0.22762345703125 0.8371913580729166 0.23533950634765624 0.8461934153645833`