我覺得你可能要說一下：
你的知識背景（例如：科系）以及學習yolo的目的
這樣大家比較好回答你
因為不同的情況，會給你不同的回答

因為不太清楚你的狀況，所以我盡量說各個部份的重點，但是都不會說太深。
有問題可以再發問 or Google！

簡單來說：
yolo是一個物件辨識的框架
是基於darknet開發出來的（darknet是神經網路的框架）

yolo又分成好幾個版本
例如：yolov4、yolov5等
詳細各版本介紹可以參考 這篇文章

你給的 https://github.com/AlexeyAB/darknet 是yolov4。
搞懂自己用的yolo版本還蠻重要的，因為有時候遇到的問題跟特定版本有關。

AlexeyAB是提供原始碼，你需要自己編譯後才能執行。

另外，因為 yolo 是神經網路，所以會牽涉到模型(model)的訓練以及調用的問題。
AlexeyAB那邊有使用cifar10資料集事先訓練好一些模型，可以直接下載來使用。你會看到其中一個步驟是下載xxx.weights的檔案，那個就是預先訓練好的模型權重，抓下來就可以直接用。
不過，當然你也可以選擇自己訓練模型！

在colab上執行理論上是可行的，只是需要熟悉Linux系統會比較容易操作。
若要在colab上調用檔案，要記得把檔案上傳到colab上，並正確撰寫路徑(或放在正確的地方)。

若不熟悉Linux，則常遇到的狀況是路徑有問題或是工作目錄切錯地方。
簡單來說：把colab關掉然後開新專案，按照教學從頭開始，一步一步做！

這是 我剛剛用 30s 在youtube上面找的，僅供參考~

以上，歡迎其他先進補充。

可參考『YOLO v4 建置心得 -- Windows 環境』或『YOLO v4 模型訓練實作』。

若進一步想了解Yolo v5，可參閱拙著：
開發者傳授 PyTorch 秘笈