改进YOLOv8：提高MPDIoU边界框回归的有效性和准确性

改进YOLOv8：提高MPDIoU边界框回归的有效性和准确性

YOLOv8是一种广泛使用的目标检测算法，其在准确性和实时性方面具有出色的表现。然而，边界框回归是YOLOv8中一个重要的组成部分，而传统的回归损失函数（如G/IoU和CIoU）在一些情况下可能存在一些问题。因此，本文介绍了一种改进的方法，通过引入MPDIoU损失函数来提高边界框回归的有效性和准确性。

MPDIoU代表最小面积包围框内的IoU（Minimum Enclosing Box-based IoU），它通过计算目标边界框与最小面积包围框之间的IoU来度量两个边界框之间的重叠程度。相比于传统的回归损失函数，MPDIoU考虑了目标边界框与其最紧密包围框之间的关系，因此能够更好地捕捉目标的形状和位置。

下面是一个示例代码，展示了如何在Python中实现改进的YOLOv8算法，并使用MPDIoU作为边界框回归的损失函数。

import torch
import torch.nn as nn

class MPDIoULoss(nn