yolov8添加miou

要在YOLOv8中添加mIOU（mean Intersection over Union），可以按照以下步骤进行操作：

1. 在ultralytics/models/v8文件夹下新建一个yolov8-mIOU.yaml文件。
2. 将mIOU的相关代码添加到ultralytics/nn/modules.py文件末尾。
3. 将mIOU这个类的名字加入到ultralytics/nn/tasks.py中。
4. 修改yolov8-mIOU.yaml，使用mIOU构建评估模块。
5. 修改ultralytics/yolo/cfg/default.yaml文件的'--model'默认参数，或者直接使用指令来加载模型。

同时，还需要对train.py进行一些修改，调整学习率和优化器，以确保模型能够收敛。可以参考以下代码：

from ultralytics import YOLO
import os

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "2,3"  # 设置可见的GPU设备

# 加载模型
model = YOLO(model="ultralytics/models/v8/yolov8l.yaml")

# 从头开始构建新模型
print(model.model)

# 使用模型进行训练
results = model.train(optimizer='Adam', lr0=3e-4, data="VOC.yaml", epochs=300, device='0,1', batch=32)

这样，你就可以在YOLOv8中添加mIOU并进行训练了。