Я пытаюсь обучить пользовательский объект на Google Colab и следую https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects, чтобы выполнить настройку.
Однако после обучения веса не генерируются.Я получаю следующий вывод 
Я попытался изменить ниже в Detector.C (как упоминалось в качестве решения аналогичного вопроса)
if (i % 1000 == 0 || (i < 1000 && i % 2 == 0)) {
, но этотоже не помогло.Обязательно, потому что никакого обучения не происходит.
Мой .data файл выглядит так, как показано ниже
classes= 1
train = data/train.txt
valid = data/test.txt
names = data/obj.names
backup = backup/
Я также изменил фильтры и классы в файле .cfg .Начальные строки файла .cfg выглядят так:
batch=64
subdivisions=64
width=608
height=608
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1
У меня есть одно сомнение в отношении файла .txt координат полей, сгенерированных для самоаннотированных изображений.Я сохранил файлы в папке data / obj 
Я не понимаю, что не так.Если кто-то сталкивался с подобной ситуацией, пожалуйста, помогите.
Я использую пользовательский вес для тренировки !./darknet detector train data/darknet.data yolo-obj.cfg lapi.weights вес генерируется на тренировочных изображениях на vanilla yolov3