AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-90_jpg.rf.0b689f61ce01bf74d08dc57115af921b.txt

2 0.527708884765625 0 0.48919753076171874 0.43132716080729167 0.4689429013671875 0.46862139908854167 0.47280092578125 0.4981995885416666 0.48244598779296877 0.5162037037760416 0.5113811728515625 0.5174897122395833 0.5297067900390625 0.4981995885416666 0.5287422841796875 0.459619341796875 0.5133101850585937 0.436471193359375 0.538387345703125 0.0018004114583333333 0.5309606479492187 0 0.527708884765625 0
0 0.8248456791992187 0.46090534960937496 0.8180941357421875 0.459619341796875 0.8171296293945313 0.4737654322916667 0.8711419750976562 0.4737654322916667 0.869212962890625 0.459619341796875 0.8248456791992187 0.46090534960937496
1 0.1863425927734375 0.485339505859375 0.18344907421875 0.4699074075520833 0.129436728515625 0.47247942382812497 0.13136574072265625 0.485339505859375 0.1863425927734375 0.485339505859375
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			`2 0.527708884765625 0 0.48919753076171874 0.43132716080729167 0.4689429013671875 0.46862139908854167 0.47280092578125 0.4981995885416666 0.48244598779296877 0.5162037037760416 0.5113811728515625 0.5174897122395833 0.5297067900390625 0.4981995885416666 0.5287422841796875 0.459619341796875 0.5133101850585937 0.436471193359375 0.538387345703125 0.0018004114583333333 0.5309606479492187 0 0.527708884765625 0`
			`0 0.8248456791992187 0.46090534960937496 0.8180941357421875 0.459619341796875 0.8171296293945313 0.4737654322916667 0.8711419750976562 0.4737654322916667 0.869212962890625 0.459619341796875 0.8248456791992187 0.46090534960937496`
			`1 0.1863425927734375 0.485339505859375 0.18344907421875 0.4699074075520833 0.129436728515625 0.47247942382812497 0.13136574072265625 0.485339505859375 0.1863425927734375 0.485339505859375`