YOLOv7性能提升：使用Wise-IoU损失函数_yolov7更换为wise损失函数

目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务。在目标检测中，准确度和速度往往是需要平衡的两个方面。而YOLOv7是一个实现了较高精度和较快速度的目标检测算法，基于YOLOv5进一步改进而来。在YOLOv7的基础上，我们探索了更好的损失函数，即Wise-IoU损失函数，提升了模型的性能。

Wise-IoU损失函数是一种结合了CIoU与GIoU优点的新型损失函数。该损失函数将IoU交并比作为相似性度量，加入目标框的长宽信息、中心点距离等额外因素，从而得到更加准确的相似度评价，进而优化目标检测算法。

下面是使用Wise-IoU损失函数的YOLOv7源代码：

import torch.nn.functional as F

def wise_iou_loss(pred, target, reduction='mean', eps=
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