yolov7相较于yolov5的改进

YOLOv7是YOLOv5的改进版本，主要改进如下：

1. 更深的网络结构：YOLOv7采用了更深的网络结构，包含了更多的卷积层和残差块，可以提取更丰富的特征信息。

2. 更高的精度：YOLOv7在COCO数据集上的mAP值达到了52.2%，比YOLOv5提高了3.6个百分点。

3. 更快的速度：YOLOv7在GPU上的推理速度比YOLOv5快了10%左右。

4. 更好的鲁棒性：YOLOv7采用了一些新的技术，如自适应卷积、多尺度训练等，可以提高模型的鲁棒性，使其对不同场景下的目标检测效果更加稳定。