AI-exp-5/datasets/train/labels/-10-1_mp4-95_jpg.rf.116201d96d92c69aef6440698681818c.txt

1 0.48804012353515625 0.9220679010416667 0.4783950615234375 0.9220679010416667 0.47935956787109374 0.9953703704427084 0.48900462939453126 0.9940843619791666 0.48804012353515625 0.9220679010416667
0 0.47935956787109374 0.007716049479166666 0.47067901220703123 0.007716049479166666 0.47067901220703123 0.077160494140625 0.4783950615234375 0.078446501953125 0.47935956787109374 0.007716049479166666
2 0.14853395068359376 0.32664609049479165 0.44849537060546874 0.5002572018229167 0.4591049384765625 0.5311213990885416 0.48225308642578124 0.54140946484375 0.5082947529296875 0.5324074075520834 0.5160108022460937 0.498971193359375 0.505401234375 0.4655349791666667 0.4783950615234375 0.45781893033854165 0.4591049384765625 0.46810699609375 0.1533564814453125 0.317644033203125 0.14853395068359376 0.32664609049479165
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 0.48804012353515625 0.9220679010416667 0.4783950615234375 0.9220679010416667 0.47935956787109374 0.9953703704427084 0.48900462939453126 0.9940843619791666 0.48804012353515625 0.9220679010416667`
			`0 0.47935956787109374 0.007716049479166666 0.47067901220703123 0.007716049479166666 0.47067901220703123 0.077160494140625 0.4783950615234375 0.078446501953125 0.47935956787109374 0.007716049479166666`
			`2 0.14853395068359376 0.32664609049479165 0.44849537060546874 0.5002572018229167 0.4591049384765625 0.5311213990885416 0.48225308642578124 0.54140946484375 0.5082947529296875 0.5324074075520834 0.5160108022460937 0.498971193359375 0.505401234375 0.4655349791666667 0.4783950615234375 0.45781893033854165 0.4591049384765625 0.46810699609375 0.1533564814453125 0.317644033203125 0.14853395068359376 0.32664609049479165`