DarknetでのYOLOv3tinyの学習でラベルが読み込めない

Question

###　前提・実現したいこと
GoogleColab上でYOLOV3tinyを使って学習しようとしています。
https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects
や
https://qiita.com/emi-cd/items/01bc601cb3797b762f8f
を参考に進めていたのですが、
!./darknet detector train task/obj.data cfg/yolov3-tiny1.cfg yolov3-tiny.conv.11
を入力したところ、教師データのラベルが読み込めないというエラーメッセージが出てきてしまいます。
アノテーションに使ったのはVOTTです。

発生している問題・エラーメッセージ

yolov3-tiny1
layer     filters    size              input                output
    0 conv     16  3 x 3 / 1   416 x 416 x   3   ->   416 x 416 x  16  0.150 BFLOPs
    1 max          2 x 2 / 2   416 x 416 x  16   ->   208 x 208 x  16
    2 conv     32  3 x 3 / 1   208 x 208 x  16   ->   208 x 208 x  32  0.399 BFLOPs
    3 max          2 x 2 / 2   208 x 208 x  32   ->   104 x 104 x  32
    4 conv     64  3 x 3 / 1   104 x 104 x  32   ->   104 x 104 x  64  0.399 BFLOPs
    5 max          2 x 2 / 2   104 x 104 x  64   ->    52 x  52 x  64
    6 conv    128  3 x 3 / 1    52 x  52 x  64   ->    52 x  52 x 128  0.399 BFLOPs
    7 max          2 x 2 / 2    52 x  52 x 128   ->    26 x  26 x 128
    8 conv    256  3 x 3 / 1    26 x  26 x 128   ->    26 x  26 x 256  0.399 BFLOPs
    9 max          2 x 2 / 2    26 x  26 x 256   ->    13 x  13 x 256
   10 conv    512  3 x 3 / 1    13 x  13 x 256   ->    13 x  13 x 512  0.399 BFLOPs
   11 max          2 x 2 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x 512
   12 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   13 conv    256  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 256  0.089 BFLOPs
   14 conv    512  3 x 3 / 1    13 x  13 x 256   ->    13 x  13 x 512  0.399 BFLOPs
   15 conv     21  1 x 1 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x  21  0.004 BFLOPs
   16 yolo
   17 route  13
   18 conv    128  1 x 1 / 1    13 x  13 x 256   ->    13 x  13 x 128  0.011 BFLOPs
   19 upsample            2x    13 x  13 x 128   ->    26 x  26 x 128
   20 route  19 8
   21 conv    256  3 x 3 / 1    26 x  26 x 384   ->    26 x  26 x 256  1.196 BFLOPs
   22 conv     21  1 x 1 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x  21  0.007 BFLOPs
   23 yolo
Loading weights from yolov3-tiny.conv.11...Done!
Learning Rate: 0.001, Momentum: 0.9, Decay: 0.0005
Resizing
544
Couldn't open file: task/labels/night_1_frame_19476.txt
Couldn't open file: task/labels/night_1_frame_17747.txt

該当のソースコード

cd content/drive/MyDrive/darknet

!make

!./darknet detector train task/obj.data cfg/yolov3-tiny1.cfg yolov3-tiny.conv.11

試したこと

パスを絶対パスへ変更
ファイルの場所移動

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

アノテーションをしなおして、画像と別のフォルダに入れたら解決しました