yolov8改进损失函数 wiou

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是YOLO系列中的一个改进版本，它在前代的基础上引入了优化的损失函数，其中Wiou（Weighted Intersection over Union）是一个关键组件。Wiou是为了更好地衡量目标检测框和真实标签之间的重叠，相比于传统的IoU（Intersection over Union），它在处理小目标和紧密排列的目标时更为精确。

YOLOv8改进了损失函数，主要通过以下几个方面实现Wiou：

1. **加权 IoU**：Wiou考虑了不同大小的目标的权重，给小目标赋予更高的权重，因为它们通常更难检测。这样可以平衡模型对大目标和小目标的检测性能。

2. **目标置信度调整**：通过结合置信度得分和IoU来计算损失，使得模型更加关注那些具有高置信度但IoU较低的误报情况。

3. **类别置信度调整**：对于包含多个目标的预测框，Wiou会根据每个目标类别的真实类别概率调整损失，使模型更关注那些类别混淆的预测。

4. **多尺度训练**：YOLOv8使用多尺度训练策略，不同大小的输入会影响损失计算，从而帮助模型在不同尺度下都能有更好的性能。