WIOU损失函数引入yolov8

WIOU (Weighted Intersection over Union) 是一种针对对象检测任务定制的损失函数，特别是在像YOLOv8（You Only Look Once Version 8）这样的目标检测框架中。传统的IoU（Intersection over Union）衡量的是预测框与真实框的重叠程度，但它对误分类的预测框惩罚不足。

WIOU在IoU的基础上做了改进，通常会引入额外的权重，例如对于更靠近中心、面积较大的目标赋予更高的权重。这种调整的意义在于：

1. **增加精度**：WIOU更关注于准确的位置预测，特别是那些关键区域的目标，因此有助于减少漏检和误分类的情况。

2. **稳定性提升**：在存在大量相似类别的情况下，传统的IoU可能会导致训练不稳定，因为小的误差可能导致很大的损失变化。WIOU通过加权机制降低了这一影响。

3. **目标大小考虑**：在目标检测中，大小不同的目标往往需要不同的精度标准。WIOU允许模型根据不同大小的对象给予不同的重视程度。

YOLOv8采用WIOU作为损失函数之一，是为了优化整体的检测性能，使其在高精度和实时性之间找到更好的平衡点。