AI-exp-5/datasets/valid/labels/-10-1_mp4-89_jpg.rf.2800e99e5c9d5b75981a7e4c8e124281.txt

1 0.4783950615234375 0.9233539095052082 0.4774305556640625 0.9953703704427084 0.48900462939453126 0.9940843619791666 0.48900462939453126 0.9207818932291666 0.4783950615234375 0.9233539095052082
0 0.481288580078125 0.006430041015625 0.47067901220703123 0.007716049479166666 0.46971450634765627 0.07587448567708334 0.481288580078125 0.07587448567708334 0.481288580078125 0.006430041015625
2 0.12152777783203125 0.46424897135416665 0.45235339501953126 0.5131172838541667 0.46489197509765623 0.5375514401041667 0.49093364208984375 0.54140946484375 0.511188271484375 0.5246913580729167 0.511188271484375 0.487397119140625 0.49864969140625 0.4591049381510417 0.47260802490234377 0.4591049381510417 0.4533179013671875 0.48225308658854166 0.12635030859375 0.45267489713541664 0.12152777783203125 0.46424897135416665
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 0.4783950615234375 0.9233539095052082 0.4774305556640625 0.9953703704427084 0.48900462939453126 0.9940843619791666 0.48900462939453126 0.9207818932291666 0.4783950615234375 0.9233539095052082`
			`0 0.481288580078125 0.006430041015625 0.47067901220703123 0.007716049479166666 0.46971450634765627 0.07587448567708334 0.481288580078125 0.07587448567708334 0.481288580078125 0.006430041015625`
			`2 0.12152777783203125 0.46424897135416665 0.45235339501953126 0.5131172838541667 0.46489197509765623 0.5375514401041667 0.49093364208984375 0.54140946484375 0.511188271484375 0.5246913580729167 0.511188271484375 0.487397119140625 0.49864969140625 0.4591049381510417 0.47260802490234377 0.4591049381510417 0.4533179013671875 0.48225308658854166 0.12635030859375 0.45267489713541664 0.12152777783203125 0.46424897135416665`