yolov8的损失函数做了哪些改进

YOLOv8的损失函数做了以下改进:

1. 引入了CIoU（中心交并衡）损失：这是一种改进的IoU（交并行）损失，可以更好地评估预测框与真实框之间的位置差异。

2. 结合了置信度损失和类别损失：YOLOv8结合了置信度损失（对预测框的置信度进行评估）和类别损失（对预测框的类别进行评估）。

3. 采用了多任务学习的方式：YOLOv8采用了多任务学习的方式，既可以评估预测框的位置和类别，也可以评估预测框的置信度。

这些改进提高了YOLOv8的准确性和稳定性，更好地适应复杂的目标检测场景。