yolov8的box loss和cls_loss

YOLOv8是一个目标检测算法，其中的box loss和cls loss分别用于计算边界框回归和分类的损失。

box loss是通过计算预测边界框和真实边界框之间的差异来计算的。具体来说，它使用平方误差损失函数来度量预测框和真实框之间的距离。在YOLOv8中，box loss还包括对预测框的置信度得分进行惩罚，以确保只有高置信度的框才会被保留。

cls loss则是通过计算预测类别和真实类别之间的交叉熵损失来计算的。在YOLOv8中，每个边界框都被分配一个特定的类别，并且cls loss用于确保预测类别与真实类别相匹配。