AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-78_jpg.rf.edc94d17c4994e28f818f74e7602aa2a.txt

0 0.47935956787109374 0.005144033203125 0.46875 0.005144033203125 0.47067901220703123 0.077160494140625 0.4783950615234375 0.077160494140625 0.47935956787109374 0.005144033203125
1 0.4870756171875 0.919495884765625 0.47646604931640624 0.9182098763020834 0.4783950615234375 0.9927983541666667 0.48804012353515625 0.9927983541666667 0.4870756171875 0.919495884765625
2 0.217013888671875 0.8191872428385416 0.46682098779296877 0.5426954733072916 0.4870756171875 0.5426954733072916 0.5082947529296875 0.5272633743489583 0.5150462963867187 0.49511316861979165 0.5034722221679687 0.46167695442708334 0.4716435185546875 0.4591049381510417 0.451388888671875 0.47968106966145835 0.4542824072265625 0.5118312760416667 0.21122685205078126 0.8088991770833333 0.217013888671875 0.8191872428385416
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 0.47935956787109374 0.005144033203125 0.46875 0.005144033203125 0.47067901220703123 0.077160494140625 0.4783950615234375 0.077160494140625 0.47935956787109374 0.005144033203125`
			`1 0.4870756171875 0.919495884765625 0.47646604931640624 0.9182098763020834 0.4783950615234375 0.9927983541666667 0.48804012353515625 0.9927983541666667 0.4870756171875 0.919495884765625`
			`2 0.217013888671875 0.8191872428385416 0.46682098779296877 0.5426954733072916 0.4870756171875 0.5426954733072916 0.5082947529296875 0.5272633743489583 0.5150462963867187 0.49511316861979165 0.5034722221679687 0.46167695442708334 0.4716435185546875 0.4591049381510417 0.451388888671875 0.47968106966145835 0.4542824072265625 0.5118312760416667 0.21122685205078126 0.8088991770833333 0.217013888671875 0.8191872428385416`