YOLOv5 模型模块缝合实战专栏

手把手教你如何对 YOLOv5 模型进行模块缝合

从主干替换到注意力机制融合，从损失函数到 Neck 改进，带你系统掌握 YOLOv5 模块级创新，做出“更强、更聪明”的检测模型。

主干替换 × Neck 改进 × IoU 系列优化 SE / CBAM / CA / EMA / DilateFormer / iRMB 等多款注意力机制 实战涨点验证：ICASSP / CVPR / ICCV / ELSEVIER 等论文落地
📚 先看看完整目录 进阶 · 模型改进核心技巧

为什么要学？ 如果你不满足于“直接用官方 YOLOv5”， 希望掌握可迁移、可复用的模型改进套路，这个专栏就是你的“模块缝合武器库”。

从指标出发，反推改进方向
开篇就带你理解 mAP / F1 / Recall / FPS 等关键性能指标， 并教你如何从指标变化推断模型问题与改进切入点。
可视化训练过程中的 F1 折线图 分析影响 mAP 的关键因素 指导后续模块缝合与结构改进
// 专栏知识要点
• YOLOv5 结构解析 & 源码定位
• 注意力机制添加：SE / CBAM / CA / ECA / SimAM / EMA / DilateFormer / iRMB 等
• 主干 & Neck 替换：MobileNetV3 / ShuffleNetV2 / EfficientNetV2 / GhostNet / Swin / RepViT / MobileViT 系列 / AFPN / BiFPN
• 损失函数优化：EIoU / AlphaIoU / SIoU / WIoU / MPDIoU 等
• NMS 改进、小目标检测层、激活函数大摸底
• 全流程模块融合与改进实战
#YOLOv5 #模块缝合 #注意力机制 #轻量化主干

适合人群 · 看看你是不是其中之一？

YOLO 资深学习
  • 已经能独立训练 YOLOv5，但只会“调参 + 替数据集”，想真正理解结构。
  • 读过注意力 / ViT / 轻量化网络论文，却苦于不会落到 YOLOv5 源码中。
  • 在项目中经常被问：“能不能再涨一点点 mAP？” 却不知道从哪里动手。
  • 想把“模块缝合套路”和指标分析、可视化、实验记录系统串起来。
  • 准备做检测方向毕业设计 / 论文，希望有一套可复用的结构改进样板。

你将具体收获什么？

掌握模型改进核心技巧
  • 彻底搞懂 YOLOv5 的 Backbone / Neck / Head / Loss 模块拆分与调用流程。
  • 熟练将多种注意力模块、轻量主干、改进 IoU / NMS 等“拼装”进 YOLOv5。
  • 建立一套通用的模块缝合模板：看一篇新论文即可快速迁移思路到项目中。
  • 能从 mAP / F1 / Recall 曲线变化中，反推出结构问题与改进方向。
  • 形成自己的改进实验记录 + ablation 思维，告别“玄学调参”。
不再只会“套现成代码” 会读结构 · 会改源码 会做实验 · 会写结果

专栏亮点 · 不只是“堆模块”

从指标分析 → 模块理解 → 源码修改 → 训练验证 → 指标对比，全流程拆解每一次“缝合”，让你学会举一反三，而不是照抄代码。

从 mAP/F1 到源代码，一条龙深入

每个改进点都以指标问题开场： 为什么要改？改哪里？改完期望什么指标变化？帮助你形成结构 ↔ 指标的闭环思维。

注意力 & ViT & 轻量主干模块大合集

SE / CBAM / CA / ECA / SimAM / EMA / DilateFormer / iRMB 等注意力， 再加上 MobileNetV3 / ShuffleNetV2 / EfficientNetV2 / GhostNet / Swin / RepViT / MobileViT 系列， 一次性打包掌握。

实测涨点 · 来自论文且能落地

不止介绍原理，更给出ICASSP / CVPR / ICCV / ELSEVIER 等论文里实践过的模块， 并在 YOLOv5 上做真实对比，告诉你哪些改动更值得优先尝试。

推荐学习路径 · 4 个阶段循序渐进

不是简单照着目录顺序看，而是按“指标 → 注意力 → 主干/Neck → 损失 & NMS & 细节”渐进式组合。

Stage 01
指标认知 & 训练可视化

#1 开篇介绍：性能指标、mAP/F1 可视化、训练结果分析，帮你建立诊断问题的“仪表盘”。

Stage 02
注意力机制大联欢

#2–5, #8–9, #17, #21, #26–31
从经典 SE / CBAM 到 DilateFormer / iRMB 等前沿注意力，一步步学会插模块 + 调结构。

Stage 03
主干 & Neck & 激活函数混搭

#6–7, #10, #12, #13, #16, #19–25, #27–29
深入理解 Backbone / Neck 的角色，练习替换 BiFPN / AFPN、Swin / RepViT / MobileViT 等结构。

Stage 04
损失函数 & NMS 全面升级

#11, #14, #15, #18
快速上手 EIoU / AlphaIoU / SIoU / WIoU / MPDIoU 以及多种 NMS 改进，构建属于你的 YOLOv5 Pro 版本。

全部 31 篇目录 · 会员专属解锁完整源码

每篇文章都围绕一个明确“缝合点”，给出：改动目标 → 原理说明 → 源码定位 → 改造步骤 → 训练建议 → 指标对比。

#1
开篇介绍——重要性能指标、训练结果评价及分析、影响 mAP 指标的因素、优化 mAP 的方法 · 让训练过程中的 F1 可视化成折线图
会员专属 指标分析 · F1 可视化
#2
添加 SE 注意力机制
添加 SE 注意力 经典通道注意力
#3
添加 CBAM 注意力机制
添加 CBAM 注意力 通道 + 空间联合建模
#4
添加 CA 注意力机制 · YOLOv5 添加 CA 注意力机制
坐标注意力 CA 增强位置信息编码
#5
添加 ECA 注意力机制 · YOLOv5 添加 ECA 注意力
高效通道注意力 ECA 低开销插拔式模块
#6
替换主干网络之 MobileNetV3 · 使用 MobileNetV3 改进 YOLOv5
MobileNetV3 主干 轻量化部署友好
#7
替换主干网络之 ShuffleNetV2 · YOLOv5 结构改进 ShuffleNet
ShuffleNetV2 主干 极致轻量结构实践
#8
添加 SimAM 注意力机制 · 改进 YOLOv5 · 在 C3 模块中添加 SimAM
SimAM 注意力 C3 模块级插入实战
#9
添加 SOCA 注意力机制 · YOLOv5 添加 SOCA 注意力机制
SOCA 注意力 更强特征重标定能力
#10
替换主干网络之 EfficientNetV2 · YOLOv5s 主干网络替换 EfficientNet
EfficientNetV2 主干 高性能主干迁移实践
#11
添加损失函数之 EIoU、AlphaIoU、SIoU、WIoU · 如何将 YOLOv5s 损失函数 EIoU
EIoU / AlphaIoU / SIoU / WIoU 定位损失全面升级
#12
替换主干网络之 GhostNet · YOLOv5 替换主干网络
GhostNet 主干 参数/计算量进一步压缩
#13
更换 Neck 之 BiFPN · YOLOv5 更换 BiFPN
BiFPN 特征融合 多尺度特征流重构
#14
更换激活函数之 SiLU，ReLU，ELU，Hardswish，Mish，Softplus，AconC 系列
激活函数大摸底 不同激活对收敛的影响
#15
更换 NMS（非极大抑制）之 DIoU-NMS、CIoU-NMS、EIoU-NMS、GIoU-NMS、SIoU-NMS、Soft-NMS
多种 NMS 尝试 拥挤场景召回率优化
#16
增加小目标检测层 · YOLOv5 6.9 增加小目标检测层
小目标检测增强 密集场景表现提升
#17
添加 EMA 注意力机制（ICASSP 2023 · 实测涨点）· FasterNet 用 EMA 注意力机制
EMA 注意力 ICASSP2023 · 实测涨点
#18
更换 IoU 之 MPDIoU（ELSEVIER 2023 · 超越 WIoU、EIoU 等 · 实测涨点）
MPDIoU ELSEVIER 2023 · 实测涨点
#19
更换 Neck 之 AFPN（全新渐进特征金字塔 · 超越 PAFPN · 实测涨点）
AFPN 渐进特征金字塔 多尺度信息流改造
#20
替换主干网络之 Swin TransformerV1（参数量更小的 ViT 模型）
Swin Transformer 主干 窗口注意力引入 YOLOv5
#21
添加 BiFormer 注意力机制（CVPR 2023 · 小目标涨点神器）
BiFormer 注意力 CVPR2023 · 小目标增强
#22
替换主干网络之 RepViT（清华 ICCV 2023 · 最新开源移动端 ViT）
RepViT 主干 ICCV2023 · 移动端 ViT
#23
替换主干网络之 MobileViTv1（一种轻量级的、通用的移动设备 ViT）
MobileViTv1 主干 轻量通用 ViT 实践
#24
替换主干网络之 MobileViTv2（移动视觉 Transformer 的高效可分离自注意力机制）
MobileViTv2 主干 高效可分离自注意力
#25
替换主干网络之 MobileViTv3（移动端轻量化网络的进一步升级）
MobileViTv3 主干 移动端轻量升级版
#26
添加 LSKNet 注意力机制（大选择性卷积核的领域首次探索）
LSKNet 注意力 大核卷积选择性建模
#27
添加 RFAConv 注意力卷积（感受野注意力卷积运算）
RFAConv 注意力卷积 感受野自适应控制
#28
添加 SCConv 注意力卷积（CVPR 2023 · 即插即用的高效卷积模块）
SCConv 注意力卷积 CVPR2023 · 高效卷积模块
#29
添加 DSConv 注意力卷积（ICCV 2023 · 用于管状结构分割的动态蛇形卷积）
DSConv 动态蛇形卷积 ICCV2023 · 结构迁移到检测
#30
添加 DilateFormer（MSDA）注意力机制（中科院一区顶刊 · 即插即用的多尺度全局注意力机制）
DilateFormer 注意力 多尺度全局建模 · 顶刊方案
#31
添加 iRMB 注意力机制（ICCV 2023 · 即插即用的反向残差注意力机制）
iRMB 反向残差注意力 ICCV2023 · 插拔式模块
已经有了 YOLOv5 基础？ 现在开始，系统掌握模块缝合 + 指标驱动的改进套路。