AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-88_jpg.rf.49a7f9d476f34f47fd90bad9a810d470.txt

1 0.5037108032226563 0.9236755976562501 0.4911389287109375 0.9232663098958334 0.497868931640625 0.9961991028645834 0.5073493408203125 0.9916733203125 0.5037108032226563 0.9236755976562501
0 0.4599637846679687 0.007262531901041667 0.44946971337890623 0.010571372395833334 0.45402095654296876 0.077217544921875 0.46365280029296874 0.0765445 0.4599637846679687 0.007262531901041667
2 0.47340873974609377 0.5458999583333334 0.5037258549804687 0.5309037565104167 0.51437545703125 0.5069796790364584 0.5081966201171875 0.472641564453125 0.487414486328125 0.45992825455729164 0.46439901904296876 0.46411205338541667 0.44781887646484375 0.484587220703125 0.124340369140625 0.5110542604166667 0.12089145849609376 0.5215974446614583 0.451158638671875 0.5204114941406249 0.47340873974609377 0.5458999583333334
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 0.5037108032226563 0.9236755976562501 0.4911389287109375 0.9232663098958334 0.497868931640625 0.9961991028645834 0.5073493408203125 0.9916733203125 0.5037108032226563 0.9236755976562501`
			`0 0.4599637846679687 0.007262531901041667 0.44946971337890623 0.010571372395833334 0.45402095654296876 0.077217544921875 0.46365280029296874 0.0765445 0.4599637846679687 0.007262531901041667`
			`2 0.47340873974609377 0.5458999583333334 0.5037258549804687 0.5309037565104167 0.51437545703125 0.5069796790364584 0.5081966201171875 0.472641564453125 0.487414486328125 0.45992825455729164 0.46439901904296876 0.46411205338541667 0.44781887646484375 0.484587220703125 0.124340369140625 0.5110542604166667 0.12089145849609376 0.5215974446614583 0.451158638671875 0.5204114941406249 0.47340873974609377 0.5458999583333334`