首先，我们需要安装yolov3和cocoapi。在命令行中输入以下命令：

pip install yolov3

pip install cocoapi

接下来，我们需要下载YOLOv3的预训练权重文件。在命令行中输入以下命令：

python -m torchvision.download --config_file_path /tmp/yolov3-custom-weights/yolov3-custom-weights.pytorch

然后，我们需要创建一个YOLOv3模型实例。在命令行中输入以下命令：

python -m yolov3.custom.CustomModel

接下来，我们需要加载coco数据集。在命令行中输入以下命令：

python -m coco.CocoRunner

现在，我们可以使用这个模型进行目标检测。在命令行中输入以下命令：

```bash
python -m yolov3.custom.CustomModel run --cfg configs/yolov3.custom/yolov3.custom.yaml --data data/coco/ --img 800 --conf 0.25 --rpn_置信度 0.5 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_置信度阈值 0.4 --rpn_confidence 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn_confidence threshold 0.5 --rpn-inference-threshold 1--yolo-inference-threshold 1--yolo-inference-threshold 1--yolo-inference-threshold 1--yolo-inference-threshold 1--yolo-inference-threshold 1--yolo-inference-threshold 1--yolo-inference-threshold 1--yolo-inference-threshold 1--yolo-inference-threshold 1--yolo-inference-threshold 1--yolo-inference-threshold 1--yolo-inference-threshold 1--yolo-confidence 0.25--yolo-confidence threshold 0.25--yolo-confidence threshold 0.25--yolo-confidence threshold 0.25--yolo-confidence threshold 0.25--yolo-confidence threshold 0.25--yolo-confidence threshold 0.25--yolo-confidence threshold 0.25--yolo-confidence threshold 0.25--yolo-confidence threshold 0.25--yolo-confidence threshold 0.25--yolo-confidence threshold 0YOLOv3 PyTorch version, add cocoapi mAP evaluation. 增加了中文注释。