AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-88_jpg.rf.3f45241d6f50218d3e3fd3cee7bb44cc.txt

1 0.509255857421875 0.9235247200520833 0.4966805400390625 0.9234080403645833 0.5043641577148438 0.996173119140625 0.5137838833007813 0.99142741796875 0.509255857421875 0.9235247200520833
0 0.45352029150390627 0.008269215494791668 0.44307112890625 0.011821748046874999 0.44849403076171873 0.07835186328125 0.45811559814453123 0.0774547890625 0.45352029150390627 0.008269215494791668
2 0.4740135883789062 0.5465117428385416 0.5041297963867187 0.530812349609375 0.514464626953125 0.5066441009114583 0.5078372685546875 0.4724549967447917 0.48689189208984374 0.460227220703125 0.46393469287109373 0.46494594921875 0.4476250810546875 0.48580381640625 0.12454227685546874 0.5197941295572917 0.12123189404296875 0.5304159635416666 0.45143325 0.52154491796875 0.4740135883789062 0.5465117428385416
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			`1 0.509255857421875 0.9235247200520833 0.4966805400390625 0.9234080403645833 0.5043641577148438 0.996173119140625 0.5137838833007813 0.99142741796875 0.509255857421875 0.9235247200520833`
			`0 0.45352029150390627 0.008269215494791668 0.44307112890625 0.011821748046874999 0.44849403076171873 0.07835186328125 0.45811559814453123 0.0774547890625 0.45352029150390627 0.008269215494791668`
			`2 0.4740135883789062 0.5465117428385416 0.5041297963867187 0.530812349609375 0.514464626953125 0.5066441009114583 0.5078372685546875 0.4724549967447917 0.48689189208984374 0.460227220703125 0.46393469287109373 0.46494594921875 0.4476250810546875 0.48580381640625 0.12454227685546874 0.5197941295572917 0.12123189404296875 0.5304159635416666 0.45143325 0.52154491796875 0.4740135883789062 0.5465117428385416`