YOLOv5激活函数替换与模型变体实验实战教程

YOLOv5激活函数替换与模型变体实验实战教程

本教程面向已具备YOLOv5训练经验的开发者，系统讲解如何在YOLOv5中替换激活函数、构建模型变体，并结合本项目实际文件和命令，突出实用性和可操作性。内容涵盖激活函数原理、替换方法、配置文件讲解、训练实操、源码解读、实验对比与常见问题排查。

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完整代码见文末

1. 激活函数原理简介

激活函数是深度神经网络中非线性建模的关键组件。常见激活函数包括：

• ReLU：简单高效，广泛应用于各类网络。
• SiLU（Swish）：表现优于ReLU，YOLOv5默认激活函数。
• Hardswish：近似Swish但计算更高效，适合移动端和稀疏推理。
• Mish、FReLU、AconC等：新型激活函数，部分场景下有更优表现。

不同激活函数对模型的收敛速度、最终精度、推理效率均有影响。

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2. YOLOv5中激活函数的实现与替换方法

YOLOv5支持多种激活函数，并可通过模型配置文件（yaml）或源码灵活切换。

2.1 激活函数实现位置

• yolov5-train/utils/activations.py