yolov8轴承故障检测模块改进

### 改进YOLOv8用于轴承故障检测模块的方法

#### 数据预处理优化
数据的质量直接影响到模型的表现。对于轴承故障检测，应确保图像数据集涵盖了各种类型的故障模式以及正常状态下的样本。通过增加不同光照条件、角度和背景的图片来扩充数据集有助于提高泛化能力[^3]。

#### 多尺度训练
采用多尺度输入可以改善小目标识别效果。具体做法是在训练过程中随机调整输入图片尺寸，在一定范围内变化（比如从320×320至640×640），使得网络能够适应多种分辨率下特征的学习[^4]。

#### 特征金字塔网络(FPN)集成
引入FPN结构能有效解决大范围比例尺对象共存的问题。该架构允许低层更细粒度的空间信息与高层语义丰富的表示相结合，从而增强了对不同类型损伤特征捕捉的能力。

#### 自定义损失函数设计
针对特定应用场景微调损失计算方式可能带来性能增益。例如，考虑到某些类别之间存在严重不平衡现象时，可尝试加权交叉熵或其他专门设计用来应对此类情况的技术方案[^1]。

#### 后处理策略完善
除了前向传播过程中的改进外，合理的后处理同样重要。如非极大值抑制(NMS)参数的选择会影响最终输出框质量；另外还可以考虑利用额外上下文线索辅助决策，像形态学操作去除噪声干扰等措施都能进一步提升结果可靠性[^2]。

import torch
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')
results = model.predict(source='path_to_bearing_images', conf=0.5, iou=0.45)
for r in results:
    boxes = r.boxes  # Boxes object for bbox outputs
    masks = r.masks  # Masks object for segmenation masks outputs
    probs = r.probs  # Class probabilities for classification outputs