wiou损失函数加入yolov7

对于YOLOv7算法，通常采用的是基于目标检测的损失函数，例如YOLOv3中使用的损失函数。YOLOv7是YOLOv3的改进版本，采用了一些新的技术和网络结构，并没有明确指定一个特定的版本。

在YOLOv3中，损失函数主要由三个部分组成：边界框定位损失、边界框预测损失和类别预测损失。其中，边界框定位损失衡量了预测框与真实框之间的位置偏差，边界框预测损失衡量了预测框的置信度，而类别预测损失衡量了预测框的类别分类准确性。

具体地说，YOLOv3采用了平方根误差（Square Root Error）来衡量边界框定位损失。而边界框预测损失和类别预测损失则采用了交叉熵（Cross Entropy）来衡量。这样组合形成的损失函数可以综合考虑位置、置信度和分类准确性等方面的信息。

在YOLOv7中，如果有基于YOLOv3的改进版本，则可能会对损失函数进行一些微调或改进。但是具体的细节会根据具体的版本而有所不同。因此，对于YOLOv7算法的具体损失函数，您可以参考相应的论文或开源实现来获取更详细的信息。