这个可以正常执行:
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpgTraining:
1.按照官方步骤操作，https://pjreddie.com/darknet/yolo/
2.提交命令训练YOLOV3 on voc./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg darknet53.conv.74
（其他省略的步骤都是按照官方指导做的，而且做了两遍都不行）
刚开始只是少量打印nan
训练一会儿之后，大量打印nan
./darknet detect cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_final.weights data/dog.jpg
无法预测返回结果
执行valid，发现results目录下的文件大小都是0
./darknet detector valid cfg/voc.data cfg/yolov3-voc.cfg backup/yolov3-voc_final.weights
关于训练20类中的特定类别：
修改以下配置文件为自己想要的识别目标classes = ["bicycle","bus", "car", "motorbike", "person"]
voc_label.py
data/voc.names
Cfg/voc.data