微型 YOLOv3（暗网）训练 "too quickly" 并产生不同的输出

Tiny YOLOv3 (Darknet) training "too quickly" and produces different output

我是 YOLO/Darknet 的新手，并且正在寻找解决方案。我查看了 Github 和 Stackexchange fora 对应类似问题的页面，但 none 似乎直接解决了这个输出问题（即缺少区域 IOU 行的地方）。这是我的输出 (training/testing):

这是我的目录结构：

其他详情：

我正在使用 AlexeyAB 前叉。
6 类（遵循 this 注释遮挡和截断项目的惯例，因此两个 "items" 每个三个类）
我使用了 200 多张训练图像（肯定太少了，但我不知道这是否是我遇到麻烦的根本原因）。
没有predictions.png，只有predictions.jpg。但是，我认为这不应该成为问题。
我遵循了 this 教程。

非常感谢任何帮助；提前谢谢你！

如果训练完成得太快，请尝试在训练命令的末尾添加 -clear 1。

编辑：这是正确答案（因此我接受它的原因），但缺乏解释。根据答案，“-clear 1”标志清除过去的统计数据。