Darkflow: トレーニング結果の損失：nan平均損失：nan

こんにちは、みんな、
申し訳ありませんが、これはあらゆる種類のオブジェクト検出を使用するのは初めてであり、実際にはPythonを使用するのは初めてです。 データセットをトレーニングしようとしているときに、nanとして結果が得られます。
私が受け取るエラーは次のとおりです。
RuntimeWarning：sqrtで無効な値が見つかりました
obj [4] = np.sqrt（obj [4]）

サンプルの注釈xmlファイル

<annotation>
  <folder>images</folder>
  <filename>000006.png</filename>
  <segmented>0</segmented>
  <size>
    <width>225</width>
    <height>225</height>
    <depth>3</depth>
  </size>
  <object>
    <name>person</name>
    <pose>Unspecified</pose>
    <truncated>0</truncated>
    <difficult>0</difficult>
    <bndbox>
      <xmin>35</xmin>
      <ymin>93</ymin>
      <xmax>45</xmax>
      <ymax>45</ymax>
    </bndbox>
  </object>
  <object>
    <name>person</name>
    <pose>Unspecified</pose>
    <truncated>0</truncated>
    <difficult>0</difficult>
    <bndbox>
      <xmin>69</xmin>
      <ymin>94</ymin>
      <xmax>77</xmax>
      <ymax>77</ymax>
    </bndbox>
  </object>
  <object>
    <name>person</name>
    <pose>Unspecified</pose>
    <truncated>0</truncated>
    <difficult>0</difficult>
    <bndbox>
      <xmin>129</xmin>
      <ymin>85</ymin>
      <xmax>136</xmax>
      <ymax>136</ymax>
    </bndbox>
  </object>
  <object>
    <name>person</name>
    <pose>Unspecified</pose>
    <truncated>0</truncated>
    <difficult>0</difficult>
    <bndbox>
      <xmin>145</xmin>
      <ymin>98</ymin>
      <xmax>153</xmax>
      <ymax>153</ymax>
    </bndbox>
  </object>
  <object>
    <name>person</name>
    <pose>Unspecified</pose>
    <truncated>0</truncated>
    <difficult>0</difficult>
    <bndbox>
      <xmin>81</xmin>
      <ymin>143</ymin>
      <xmax>92</xmax>
      <ymax>92</ymax>
    </bndbox>
  </object>
  <object>
    <name>person</name>
    <pose>Unspecified</pose>
    <truncated>0</truncated>
    <difficult>0</difficult>
    <bndbox>
      <xmin>185</xmin>
      <ymin>188</ymin>
      <xmax>195</xmax>
      <ymax>195</ymax>
    </bndbox>
  </object>
  <object>
    <name>person</name>
    <pose>Unspecified</pose>
    <truncated>0</truncated>
    <difficult>0</difficult>
    <bndbox>
      <xmin>77</xmin>
      <ymin>189</ymin>
      <xmax>93</xmax>
      <ymax>93</ymax>
    </bndbox>
  </object>
  <object>
    <name>person</name>
    <pose>Unspecified</pose>
    <truncated>0</truncated>
    <difficult>0</difficult>
    <bndbox>
      <xmin>75</xmin>
      <ymin>204</ymin>
      <xmax>89</xmax>
      <ymax>89</ymax>
    </bndbox>
  </object>
</annotation>

cfgファイル

[net]
batch=64
subdivisions=8
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1

learning_rate=0.001
max_batches = 40100
policy=steps
steps=-1,100,20000,30000
scales=.1,10,.1,.1

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=16
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[maxpool]
size=2
stride=2

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=32
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[maxpool]
size=2
stride=2

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=64
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[maxpool]
size=2
stride=2

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[maxpool]
size=2
stride=2

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[maxpool]
size=2
stride=2

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[maxpool]
size=2
stride=1

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=1024
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

###########

[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=1024
activation=leaky

[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=30
activation=linear

[region]
anchors = 1.08,1.19,  3.42,4.41,  6.63,11.38,  9.42,5.11,  16.62,10.52
bias_match=1
classes=1
coords=4
num=5
softmax=1
jitter=.2
rescore=1

object_scale=5
noobject_scale=1
class_scale=1
coord_scale=1

absolute=1
thresh = .5
random=1

誰かが私を正しい方向に向けてくれることを願っています。 自分のモデルをトレーニングしようとしたのは初めてです。
ありがとう、
リー