default.yaml 文件通常是 YOLOv5 模型的默认配置文件，它包含了训练和验证 YOLOv5 模型所需的所有设置，包括模型结构、数据集路径、训练参数等。如果你的改进版的 YOLOv5s 模型改动不大，且这些改动可以通过修改配置文件来实现，那么你可以继续使用 default.yaml 文件来训练你的改进模型。

然而，如果你的改进涉及到模型架构的变化，例如添加了新的层、改变了层的顺序或者修改了网络的深度和宽度，那么你需要相应地更新 default.yaml 文件以反映这些变化。以下是一些可能需要更新的配置项：

模型结构 (backbone, neck, head 等)：如果你改变了模型的结构，需要在 YAML 文件中指定新的层和连接。

锚点（Anchors）：如果改变了模型的输入尺寸或者检测不同尺寸的目标，可能需要调整锚点。

类别数量 (nc)：如果你的数据集包含不同数量的类别，需要更新类别数量。

输入尺寸 (imgsz)：如果你改变了模型的输入图像尺寸，需要在这里进行更新。

训练参数：如学习率、批处理大小、优化器等，可能需要根据你的模型和数据集进行调整。

数据集路径：确保 train 和 val 路径指向正确的数据集。

如果你的改进涉及到这些方面的改变，你需要手动编辑 default.yaml 文件，或者创建一个新的 YAML 文件来包含你的配置。在训练时，通过指定新的配置文件路径来使用这些设置。

例如，如果你的改进模型的配置文件名为 custom.yaml，你可以在命令行中这样启动训练：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data custom.yaml --weights yolov5s.pt

请确保 custom.yaml 文件包含了所有必要的配置，并且与你的改进模型兼容。如果不确定如何修改配置文件，可以参考 YOLOv5 的官方文档和示例配置文件。