AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-86_jpg.rf.2545941bb191b6388be6e958b88d37e3.txt

0 0.4687865810546875 0.9938701861979166 0.47820354443359375 0.99693345703125 0.4848997241210937 0.924165384765625 0.4726174013671875 0.9205651809895833 0.4687865810546875 0.9938701861979166
1 0.5569882109375 0.08316444335937499 0.5665394072265625 0.08495422135416668 0.5718777670898437 0.015827649739583335 0.5641025766601563 0.015669320312500002 0.5569882109375 0.08316444335937499
2 0.509479958984375 0.4599600091145833 0.48729019970703125 0.48567078971354166 0.4925459296875 0.52821233984375 0.5109926430664062 0.5472527877604166 0.5370338540039062 0.5404447734375 0.54831459765625 0.5165857148437499 0.8744079584960938 0.49068230598958334 0.8731533989257813 0.47486345768229166 0.54689483203125 0.48385350455729165 0.5341788369140625 0.4658869231770833 0.509479958984375 0.4599600091145833
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 0.4687865810546875 0.9938701861979166 0.47820354443359375 0.99693345703125 0.4848997241210937 0.924165384765625 0.4726174013671875 0.9205651809895833 0.4687865810546875 0.9938701861979166`
			`1 0.5569882109375 0.08316444335937499 0.5665394072265625 0.08495422135416668 0.5718777670898437 0.015827649739583335 0.5641025766601563 0.015669320312500002 0.5569882109375 0.08316444335937499`
			`2 0.509479958984375 0.4599600091145833 0.48729019970703125 0.48567078971354166 0.4925459296875 0.52821233984375 0.5109926430664062 0.5472527877604166 0.5370338540039062 0.5404447734375 0.54831459765625 0.5165857148437499 0.8744079584960938 0.49068230598958334 0.8731533989257813 0.47486345768229166 0.54689483203125 0.48385350455729165 0.5341788369140625 0.4658869231770833 0.509479958984375 0.4599600091145833`