YOLOv7和YOLOv5对比

YOLOv7是YOLOv5的改进版本，主要改进如下：

1. Backbone网络：YOLOv7使用了更强的骨干网络，即CSPDarknet53，相比于YOLOv5的Darknet53，CSPDarknet53具有更强的特征表达能力，能够提高检测性能。

2. FPN特征融合：YOLOv7使用FPN特征融合方法，可以提高不同尺度目标的检测精度，同时减少了误检率。

3. 数据增强：YOLOv7对数据增强进行了优化，包括颜色抖动、模糊、旋转等，能够提高模型的鲁棒性。

4. 后处理：YOLOv7对后处理进行了改进，采用了更加精细的非极大值抑制（NMS）算法，能够减少重复框的出现，提高检测精度。

综上所述，YOLOv7相比于YOLOv5在检测性能、鲁棒性、精度等方面都有所提升。