yolov8 iou改进

### 改善YOLOv8模型的IoU方法

#### 调整输入图像尺寸
增加网络输入分辨率可以在一定程度上提升检测精度。通过修改配置文件中的高度和宽度参数至更高的数值（如 height=608, width=608 或者其他32的倍数），可以使得模型捕捉到更多细节，从而有助于改善边界框的位置准确性[^3]。

#### 使用高质数据集训练
自2014年以来，随着像MS-COCO这样的高质量标注数据集变得流行，研究界越来越重视目标定位的精准度。这些大型且精心标注的数据集能够帮助模型学习更好的特征表示，进而提高预测边框与真实物体之间的重叠程度即IoU值[^2]。

#### 应用先进的损失函数优化策略
为了进一步增强模型性能，在训练过程中采用专门设计用于改进位置回归的任务特定损失函数是非常有效的手段之一。例如，某些版本的YOLO采用了CIoU Loss等新型损失计算方式来代替传统的均方误差(MSE)或交叉熵损失，这能促使模型更快收敛并获得更高水平的IoU得分。

import torch.nn as nn

class CIoULoss(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CIoULoss, self).__init__()

    def forward(self, pred_boxes, target_boxes):
        # Implementation of Complete Intersection over Union loss function
        pass