AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-91_jpg.rf.2cef6a891be4b421b582762bae135da8.txt

1 0.4870756171875 0.9233539095052082 0.47646604931640624 0.92463991796875 0.4783950615234375 0.9927983541666667 0.48514660498046874 0.9927983541666667 0.4870756171875 0.9233539095052082
0 0.47935956787109374 0.005144033203125 0.46875 0.005144033203125 0.47067901220703123 0.07458847721354167 0.48032407421875 0.07587448567708334 0.47935956787109374 0.005144033203125
2 0.12731481494140626 0.4398148151041667 0.451388888671875 0.5131172838541667 0.46971450634765627 0.54140946484375 0.49961419775390625 0.5375514401041667 0.5121527778320313 0.510545267578125 0.510223765625 0.480967078125 0.49864969140625 0.46167695442708334 0.47260802490234377 0.4591049381510417 0.4542824072265625 0.47968106966145835 0.1292438271484375 0.4295267486979167 0.12731481494140626 0.4398148151041667
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 0.4870756171875 0.9233539095052082 0.47646604931640624 0.92463991796875 0.4783950615234375 0.9927983541666667 0.48514660498046874 0.9927983541666667 0.4870756171875 0.9233539095052082`
			`0 0.47935956787109374 0.005144033203125 0.46875 0.005144033203125 0.47067901220703123 0.07458847721354167 0.48032407421875 0.07587448567708334 0.47935956787109374 0.005144033203125`
			`2 0.12731481494140626 0.4398148151041667 0.451388888671875 0.5131172838541667 0.46971450634765627 0.54140946484375 0.49961419775390625 0.5375514401041667 0.5121527778320313 0.510545267578125 0.510223765625 0.480967078125 0.49864969140625 0.46167695442708334 0.47260802490234377 0.4591049381510417 0.4542824072265625 0.47968106966145835 0.1292438271484375 0.4295267486979167 0.12731481494140626 0.4398148151041667`