Yolov8损失函数改进：Wasserstein距离损失，提升小目标检测能力

目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，而Yolov8是一种常用的目标检测算法。然而，Yolov8在处理小目标时可能存在一些挑战，因为小目标往往具有较低的像素值和较小的尺寸，容易被其他大目标或背景干扰。为了解决这个问题，我们可以改进Yolov8的损失函数，引入Wasserstein距离损失，从而提高小目标的检测能力。

Wasserstein距离是一种用于度量两个概率分布之间差异的距离度量方法。在目标检测中，我们可以将目标的真实分布视为一个概率分布，将Yolov8模型的预测分布视为另一个概率分布。通过最小化这两个分布之间的Wasserstein距离，我们可以使得模型的预测分布更接近真实分布，从而提高目标检测的准确性。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Wasserstein距离损失改进Yolov8模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch