wise-iou损失函数 yolov8

YOLOv3中引入了一种新的损失函数，称为"Wise-IOU"损失函数，以改进目标检测的准确性。这个损失函数结合了交并比（IOU）和分类损失函数，使得模型在预测框位置和类别时更加准确。

"Wise-IOU"损失函数的计算方式如下：
1. 对于每个真实边界框和预测边界框，计算它们的IOU值。
2. 对于每个预测边界框，选择与其IOU最大的真实边界框作为其匹配目标。
3. 计算预测边界框与其匹配目标之间的坐标损失，包括中心点坐标的平方差和宽高的平方差。
4. 计算预测边界框的类别损失，使用交叉熵损失函数。
5. 将坐标损失和类别损失相加，得到最终的"Wise-IOU"损失。

通过使用"Wise-IOU"损失函数，YOLOv3在目标检测任务上取得了较好的效果，提高了模型的准确性和鲁棒性。