YOLOv8改进损失函数：提升小目标检测效果的WDLoss

随着计算机视觉领域的发展，小目标检测一直是一个具有挑战性的任务。针对这个问题，研究人员进行了进一步的研究，并提出了一种改进的损失函数——WDLoss（Wasserstein Distance Loss），用于提升YOLOv8在小目标检测方面的性能。本文将详细介绍该改进方法，并提供相应的源代码。

1. YOLOv8简介
   YOLOv8是一种流行的物体检测算法，其通过将图像划分为网格，并在每个网格中预测目标边界框和类别信息，实现了端到端的目标检测。然而，YOLOv8在处理小目标时存在一定的困难，容易出现漏检和误检的情况。

2. 归一化高斯 Wasserstein Distance Loss
   Wasserstein Distance Loss是一种用于度量两个概率分布之间的距离的方法。在原始的YOLOv8损失函数中，使用了传统的MSE（Mean Squared Error）损失函数作为衡量预测框和真实框之间差异的指标，但不适用于处理小目标。

为了解决这个问题，研究人员提出了一种改进的归一化高斯 Wasserstein Distance Loss（WDLoss）。该方法首先使用高斯核函数对预测框和真实框之间的距离进行计算，并进行归一化处理。然后，通过计算两个分布之间的Wasserstein距离，得到最终的损失值。

下面是使用PyTorch实现W