Python 瑕疵分類

请问目前正在做一项专案是关于布料瑕疵的分类，
现在有的资料推断应该是YOLO已经标记BoundingBox之后所储存下来的.txt数值，
目前的想法是拿着这些数值去做训练，没意外都顺利的话这些大量的.txt数值训练完后的model，
进行测试时提供一块有瑕疵的布料时应该可以辨识瑕疵出来，另外补充布料的瑕疵目前已有归类出蛮多种了，
所以先以目前提供的瑕疵作为训练资料，如未来有出现没训练过的新瑕疵出现时才是更新模型的时候

图(二)是张名为脏污的图片
跟图片名称一样的.txt档有提供五个数值，
目前还不清楚第一个整数数值是什么，
但是如果第一个整数数值都不看的话剩下后面的四个数值"应该"可以理解成是YOLO在框选完后所储存的数值即为.txt档，
这些瑕疵图片我认为八九不离十是用YOLO去抓出来的

例如上图资料夹就含有100张图片以及对应图片的100个.txt档案，资料夹总共有86个其中也有资料夹里面只有一张图片的，当然也可能有超过100张以上图片的资料夹

此图是只有一张图片和一个.txt档案的资料夹，这是一张名为脏污的瑕疵图片，在.txt档案中有看到五个数值，如果第一个整数的数值不看的话我猜想后面四个小数应该是YOLO储存下来的BoundingBox瑕疵位置，這86个资料夹里面的图片对应到的.txt档里的数值都是五个，而第一个数值都是整数数值，后面四都為小数

想请问这些数值因为被分别在每个资料夹我应该怎么处理这些数值然后拿去做训练呢?
.txt档案要全部放在一起吗?
code需要怎么写或是有人可以帮忙提供吗?
如果我有哪里理解错误请指教没关系,我会非常感谢的

万分感谢，很幸运有机会进入一家制造验布机的公司，
公司想要把AI影像辨识导入机器，所以我有幸可以有实际应用与学习的机会，
但难免因为实际写CODE和影像处理的经验很少，以至于容易卡关也会一关过了另一个难关马上就来的问题，
所以希望我的问题能有人可以帮助我，借此学习到更多的知识，使以后的问题越来越少，感谢平台

瑕疵分类的话，有很多模型，不知道你需要用哪一种