yolov7和yolov5优缺点对比

YoloV7是Yolo系列的最新版本，而YoloV5是在YoloV4的基础上进行了改进和优化。以下是YoloV7和YoloV5的优缺点对比：

YoloV7优点：
1. 更高的准确率：YoloV7在保持速度优势的情况下提高了检测准确率。
2. 更快的速度：YoloV7在YoloV5的基础上进一步优化了网络结构，加快了检测速度。
3. 支持更大的输入尺寸：YoloV7支持更大的输入尺寸，可以处理更高分辨率的图像。

YoloV7缺点：
1. 对GPU要求较高：YoloV7需要较高的GPU计算能力，对于一些低配电脑可能无法运行。
2. 模型大小较大：YoloV7的模型大小较大，需要更多的存储空间。

YoloV5优点：
1. 快速：YoloV5是当前最快的目标检测模型之一，速度比YoloV4快了约三倍。
2. 模型较小：相对于YoloV4，YoloV5的模型参数量减少了约90%，模型大小也大大缩小。
3. 准确率较高：YoloV5在保持速度优势的情况下提高了检测准确率。

YoloV5缺点：
1. 不支持大尺寸输入：YoloV5在输入尺寸较大时，检测准确率下降较快。
2. 对于一些小目标的检测效果不太好。

总体来说，YoloV7在准确率和速度上都有较大提升，但需要更高的GPU计算能力和存储空间；而YoloV5在速度、模型大小、准确率等方面都有优势，但对于大尺寸输入和小目标的检测效果稍显不足。