计算损失好像是在loss.py里的，如果我想把box loss的损失值换成wiou，是不是所有ciou=True的地方都要换成wiou=True？

是的，计算损失的代码确实在`loss.py`文件中实现。如果要将box loss的损失值改为使用WIoU (Weighted IoU)损失，需要做以下几个步骤：

1. 在`bbox_iou`函数中添加一个`wiou`参数，用于控制是否计算WIoU距离。

2. 在`compute_loss`函数中将`loss_box`的计算方法修改为计算WIoU距离。同时，为了避免在计算过程中除以0，可以添加一些特殊情况的处理，例如当目标框的宽度或高度为0时，直接将WIoU距离设为1。

以下是修改后的代码片段：

def bbox_iou(box1, box2, x1y1x2y2=True, wiou=False):
    ...
    # WIoU
    if wiou:
        inter_diag = (box1[:, :2] + box1[:, 2:4] + box2[:, :2] + box2[:, 2:4]) / 2 - \
                     (box1[:, :2] + box2[:, :2]) / 2  # intersection diagonal
        inter_diag = torch.clamp(inter_diag, 0)
        inter = inter_diag[:, 0] * inter_diag[:, 1]  # intersection area
        union = area1 + area2 - inter
        iou = inter / union
        v = 4 / (math.pi ** 2) * torch.pow(
            torch.atan(box1[:, 2] / box1[:, 3]) - torch.atan(box2[:, 2] / box2[:, 3]), 2)
        with torch.no_grad():
            S = 1 - iou
            alpha = v / (S + v)
        ciou = iou - (inter_diag[:, 0] * inter_diag[:, 1]) / union
        return ciou / alpha if alpha > 0 else ciou
    ...
    return ciou

def compute_loss(pred, targets, model):
    ...
    for i, pi in enumerate(pred):  # layer index, layer predictions
        ...
        # Compute losses
        loss_box = 1.0 - bbox_iou(pred_bbox, true_bbox, wiou=True)  # WIoU loss
        if true_bbox[..., 2:].max() == 0:
            loss_box = torch.zeros_like(loss_box)  # prevent NaNs
        ...

需要注意的是，在使用WIoU损失时，需要在计算CIoU距离时进行一些额外的计算，例如计算$v$和$\alpha$。另外，由于WIoU损失与CIoU损失的计算方法不同，因此需要修改`bbox_iou`函数和`loss_box`的计算方法，不能简单地将`ciou=True`换成`wiou=True`。