AI-exp-5/datasets/valid/labels/-10-1_mp4-104_jpg.rf.df69de664a7fc4d9206f55a23a3eaf2a.txt

2 0.2777777778320312 0.10545267513020834 0.4542824072265625 0.47325102864583335 0.4504243828125 0.49639917708333336 0.456211419921875 0.5259773665364583 0.4832175927734375 0.5426954733072916 0.5121527778320313 0.5259773665364583 0.5150462963867187 0.49254115234375 0.5025077158203125 0.4655349791666667 0.4774305556640625 0.45781893033854165 0.288387345703125 0.10030864192708333 0.2777777778320312 0.10545267513020834
0 0.48032407421875 0.007716049479166666 0.4716435185546875 0.007716049479166666 0.47067901220703123 0.07587448567708334 0.47935956787109374 0.07587448567708334 0.48032407421875 0.007716049479166666
1 0.48804012353515625 0.92463991796875 0.481288580078125 0.9259259257812501 0.47935956787109374 0.9927983541666667 0.48804012353515625 0.9927983541666667 0.48804012353515625 0.92463991796875
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 0.2777777778320312 0.10545267513020834 0.4542824072265625 0.47325102864583335 0.4504243828125 0.49639917708333336 0.456211419921875 0.5259773665364583 0.4832175927734375 0.5426954733072916 0.5121527778320313 0.5259773665364583 0.5150462963867187 0.49254115234375 0.5025077158203125 0.4655349791666667 0.4774305556640625 0.45781893033854165 0.288387345703125 0.10030864192708333 0.2777777778320312 0.10545267513020834`
			`0 0.48032407421875 0.007716049479166666 0.4716435185546875 0.007716049479166666 0.47067901220703123 0.07587448567708334 0.47935956787109374 0.07587448567708334 0.48032407421875 0.007716049479166666`
			`1 0.48804012353515625 0.92463991796875 0.481288580078125 0.9259259257812501 0.47935956787109374 0.9927983541666667 0.48804012353515625 0.9927983541666667 0.48804012353515625 0.92463991796875`