yolov7改进了yolov5大的精度还是速度

Yolov7是由Ultralytics团队开发的一种物体检测算法，相对于Yolov5，主要是在精度和速度上都有所改进。

在精度方面，Yolov7使用了一种新的方法来改进目标检测的精度，即使用自适应卷积（Adaptive Convolution）来替代传统的卷积操作。自适应卷积可以根据不同的场景自适应地调整卷积核的大小和形状，从而更好地适应目标的特征。

在速度方面，Yolov7通过使用更大的网络、更多的特征图和更多的卷积层来提高速度。同时，Yolov7还使用了一种新的技术来减少重复计算，进一步提高了速度。

总之，Yolov7同时在精度和速度方面都有所改进，是一个比较优秀的物体检测算法。