yolov8使用MPDiou

YOLOv4是一种目标检测算法，而MPD-IoU是YOLOv4中引入的一种改进的损失函数。MPD-IoU损失函数结合了IoU（Intersection over Union）和MSE（Mean Squared Error）两个部分，用于更准确地度量目标框的位置和大小。

在YOLOv4中，传统的IoU损失函数只考虑了目标框的位置信息，而忽略了目标框的大小信息。为了解决这个问题，MPD-IoU损失函数引入了MSE部分，用于度量目标框的大小误差。通过综合考虑目标框的位置和大小信息，MPD-IoU可以更好地优化目标检测模型。

具体来说，MPD-IoU损失函数由两个部分组成：
1. IoU部分：计算预测框和真实框之间的IoU值，用于度量位置的准确性。
2. MSE部分：计算预测框和真实框之间的宽度和高度的均方误差，用于度量大小的准确性。

通过将这两个部分结合起来，MPD-IoU损失函数可以更全面地评估目标框的准确性，并且在训练过程中对位置和大小误差进行更有效的优化。