为什么用yolov5s不用yolov7

### 回答1：
首先，需要了解 yolov5s 和 yolov7 的区别。yolov5s 使用了更深更宽的网络层次结构，并加入了一些新的技术，使得模型更加精确和高效。而 yolov7 则相对于 yolov5s 来说，模型更大、更复杂，需要更多的训练数据和计算资源。

那么，为什么用 yolov5s 而不用 yolov7 呢？主要原因有三：

1. 训练数据和计算资源的需求

yolov7 相对于 yolov5s 来说需要更大的训练数据和更多的计算资源来训练和部署，这意味着需要更多的时间、成本和技术支持，而这些都是对普通用户不友好的。yolov5s 作为更新版本，相对于之前的 yolov3 和 yolov4 来说都已经有了极大的提升，所以使用起来更加方便，使得普通用户可以更容易地应用。

2. 应用场景的需求

yolov5s 已经可以满足大多数物体检测应用场景的需求，而 yolov7 只有在更加复杂的场景下才会发挥优势。所以，如果只需要针对一些简单的场景进行物体检测，那么使用 yolov5s 就足够了。

3. 模型效果的优劣

yolov5s 在精度和速度方面都已经有了巨大的提升，所以在绝大部分场景下，其效果已经可以媲美或者甚至超过 yolov7。并且 yolov5s 也有很多新的技术来优化模型效果，如在训练过程中使用数据增强技术和类别不平衡采样技术等等。所以，yolov5s 可以更好地满足当前物体检测应用场景的需求。

综上所述，yolov5s 和 yolov7 都有其自身的优势和缺陷，但在绝大部分并不需要过多考虑 yolov7，在实际应用中，选择是根据自己的需求来进行。

### 回答2：
首先，YOLOv7目前不存在，因为YOLOv5是最新的版本，没有比它更高的版本。其次，在深度学习领域，升级模型版本不一定意味着更好的性能。原因如下：

1. 训练数据集的规模和质量对模型性能的影响更大。如果数据集够大且质量好，那么较旧的模型版本可能已经达到了一定的性能上限。

2. 计算资源和时间的消耗也是一个重要的因素。新的模型通常需要更大的计算能力来训练和测试，这可能会增加模型的成本和时间消耗。

3. 有些任务只需要相对简单的模型来完成，而不需要过于复杂的模型。在这种情况下，较旧的模型版本可能已经足够了。

综上所述，使用YOLOv5s而不是YOLOv7可能是因为YOLOv5已经足够满足需求，并且训练成本更低，测试速度更快。

### 回答3：
Yolov5s和Yolov7都是目标检测算法中的一种，但它们的设计和性能存在一些不同。首先，Yolov5s是在Yolov4的基础上进行了改进和优化，采用了一些新的技术，例如切片连接和跨阶段特征池化等，从而提高了检测精度和速度。其次，Yolov7是由OS2网络和Yolov6组成的复杂模型，其性能相对于Yolov5s更加出色，但在实现和训练上更加困难，需要更强的计算和存储资源。

因此，使用Yolov5s而不是Yolov7的原因可能是出于可行性和效率的考虑。Yolov5s具有良好的性能和简单的设计，同时也更加易于理解和实现。对于一些较为简单的应用场景，Yolov5s已经能够满足检测需求。而在复杂的场景下，Yolov7则需要更加高端的设备和技术支持才能够充分发挥其性能优势。总之，选择何种算法取决于具体应用场景和数据集，需要综合考虑性能、复杂度、可行性等因素。