对比YOLOv7与YOLOv5

YOLOv7是YOLOv5的改进版本，主要的改进包括：

1.模型结构的改进：

YOLOv7在YOLOv5的基础上进一步优化了模型结构，加入了多种新特性，如：SE结构、CBAM结构、空间注意力机制等。这些特性可以提高模型的表现力和泛化能力，在检测任务中具有较好的效果。

2.训练策略的改进：

YOLOv7在训练策略上进行了改进，采用了类似于PVT的策略，通过分阶段训练，逐步提高模型的精度和稳定性。同时，YOLOv7还采用了一些新的trick，如：mixup数据增强、Label Smoothing等，可以有效地提高模型的泛化能力和鲁棒性。

3.速度和精度的平衡：

YOLOv7在速度和精度上进行了平衡，保持了YOLO系列一贯的快速检测速度，同时在精度上也有所提升，可以在目标检测任务中达到较好的表现。

综上所述，YOLOv7是YOLOv5的改进版本，相比于YOLOv5，在模型结构、训练策略、速度和精度等方面都有所提升，是目前较为先进的目标检测算法之一。