yolov8 wiseiou

### YOLOv8中WISEIOU的实现与应用

在YOLOv8的目标检测框架中，引入了WISEIOU机制来优化模型性能。WISEIOU是一种改进型交并比计算方法，旨在更精确地评估预测框与真实框之间的重叠程度。

#### WISEIOU的工作原理

传统IoU仅考虑两个边界框的空间重合度，而WISEIOU通过加权的方式综合考量不同因素的影响。具体来说，在YOLOv8中，WISEIOU不仅关注空间位置上的匹配情况，还加入了置信度得分等因素作为权重因子[^1]：

def compute_wise_iou(pred_boxes, target_boxes):
    # 计算标准iou
    ious = box_iou(pred_boxes, target_boxes)

    # 获取每个预测框对应的类别概率
    pred_scores = get_pred_scores()

    # 加入置信度调整后的iou
    wise_ious = (pred_scores * ious).sum(dim=0) / pred_scores.sum()
    
    return wise_ious

这种设计使得模型能够更加灵活地处理复杂场景下的目标定位问题，特别是在面对遮挡、变形等情况时表现出更好的鲁棒性。

#### 使用WISEIOU提升YOLOv8表现

为了充分利用WISEIOU的优势，在训练过程中可以采取如下策略:

- **损失函数调整**: 将WISEIOU融入到总损失函数之中，使其成为指导网络学习的重要依据之一；

- **正负样本划分**: 利用WISEIOU值动态设定阈值来进行正负样本的选择；

- **NMS后处理**: 替代传统的非极大抑制算法(NMS)，采用基于WISEIOU的新方案完成最终候选区域筛选工作。

这些措施共同作用下，有助于提高YOLOv8的整体精度和召回率指标[^2]。