yolov8的ciou loss公式

根据引用[1]和引用的描述，yolov8中使用的CIOU Loss公式是一种用于计算损失函数的算法。CIOU Loss是一种改进的交叉熵损失函数，用于目标检测任务中的边界框回归。

CIOU Loss的公式如下：

def ciou_loss(pred_box, target_box):
    # 计算预测框和目标框的IOU
    iou = calculate_iou(pred_box, target_box)
    
    # 计算预测框和目标框的中心点距离
    center_distance = calculate_center_distance(pred_box, target_box)
    
    # 计算预测框和目标框的宽高比例差异
    aspect_ratio_diff = calculate_aspect_ratio_diff(pred_box, target_box)
    
    # 计算CIOU Loss
    ciou_loss = iou - center_distance - aspect_ratio_diff
    
    return ciou_loss

其中，calculate_iou函数用于计算预测框和目标框的IOU，calculate_center_distance函数用于计算预测框和目标框的中心点距离，calculate_aspect_ratio_diff函数用于计算预测框和目标框的宽高比例差异。

请注意，以上代码只是一个示例，实际使用时需要根据具体的实现进行调整和优化。