yolov7与yolov8损失函数

根据提供的引用内容，YOLOv7和YOLOv8都对YOLOv3的损失函数进行了改进。其中，YOLOv8在YOLOv7的基础上添加了SIoU损失函数、EIoU损失函数、GIoU损失函数和α-IoU损失函数。

SIoU损失函数是基于IoU的一种新的损失函数，它可以更好地处理物体之间的重叠情况。EIoU损失函数是一种改进的GIoU损失函数，它可以更好地处理物体的旋转和长宽比变化。GIoU损失函数是一种改进的IoU损失函数，它可以更好地处理物体之间的重叠情况。α-IoU损失函数是一种基于IoU的新型损失函数，它可以更好地处理物体之间的重叠情况。

以下是YOLOv7和YOLOv8的损失函数的代码实现：

# YOLOv7损失函数
def yolo_loss_v7(args, anchors, num_classes, ignore_thresh=.5, print_loss=False):
    # 省略部分代码
    # 计算IoU
    iou = tf.math.divide_no_nan(intersect_area, union_area)
    # 计算GIoU
    giou = iou - (enclose_area - union_area) / enclose_area
    # 计算损失
    giou_loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.abs(tf.stop_gradient(giou) - giou) * conf_mask * cls_mask, axis=[1, 2, 3, 4]))
    # 省略部分代码
    return giou_loss

# YOLOv8损失函数
def yolo_loss_v8(args, anchors, num_classes, ignore_thresh=.5, print_loss=False):
    # 省略部分代码
    # 计算IoU
    iou = tf.math.divide_no_nan(intersect_area, union_area)
    # 计算GIoU
    giou = iou - (enclose_area - union_area) / enclose_area
    # 计算DIoU
    diou = iou - tf.math.divide_no_nan(distance, enclose_diag)
    # 计算CIoU
    v = 4 / (math.pi ** 2) * tf.square(tf.math.atan2(w, h) - tf.math.atan2(gt_w, gt_h))
    alpha = v / (1 - iou + v)
    ciou = giou - alpha * v
    # 计算损失
    ciou_loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.abs(tf.stop_gradient(ciou) - ciou) * conf_mask * cls_mask, axis=[1, 2, 3, 4]))
    # 省略部分代码
    return ciou_loss