YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%(FPS)，比YOLOX快180%（FPS），比Dual-Swin-T快1200%（FPS），比ConvNext快550%（FPS），比SWIN-L快500%（FPS）。在5FPS到160FPS的范围内，无论是速度或是精度，YOLOv7都超过了目前已知的检测器，并且在GPU V100上进行测试，精度为56.8% AP的模型可达到30 FPS（batch=1）以上的检测速率，与此同时，这是目前唯一一款在如此高精度下仍能超过30FPS的检测器 换一种方式描述这句话

YOLOv7相比于YOLOv5，在相同的体量下，具有更高的检测精度和更快的检测速度，速度快120%（FPS），比YOLOX快180%（FPS），比Dual-Swin-T快1200%（FPS），比ConvNext快550%（FPS），比SWIN-L快500%（FPS）。在5FPS到160FPS的范围内，无论是速度还是精度，YOLOv7都超过了目前已知的其他检测器。在GPU V100上进行测试，精度为56.8% AP的模型可达到30 FPS（batch=1）以上的检测速率。而且，这是目前唯一一款在如此高精度下仍能超过30FPS的检测器。

相关问题

yolov7與yolov5比較

根据引用的内容，YOLOv7相对于YOLOv5在相同体量下具备更高的精度和更快的速度。YOLOv7在V100的GPU上的速度达到56FPS，超过了基于transformer的目标检测网络SWINL Cascade-Mask RCNN和ConvNeXt-XL网络。此外，YOLOv7也超越了YOLOR、YOLOX、YOLO5等其他目标检测网络。在模型结构方面，YOLOv7的head采用了pafpn结构，ELAN-H模块替代了YOLOv5中的CSP模块，下采样变为了MP2层，ELAN-H和backbone中的ELAN在通道数上有所区别，通道数减半。

yolov5与yolov7性能对比

根据引用\[1\]和引用\[3\]的内容，可以得出yolov5和yolov7在性能方面有一些区别。yolov5具有四种网络模型，灵活性较强，可以根据需求选择适当的模型。而yolov7在相同体量下比yolov5精度更高，速度快120%。在V100的GPU上，yolov7的速度达到56FPS，AP为55.9%。相比之下，yolov5在速度和精度方面可能稍逊一些。所以，如果对于速度和精度都有较高要求的话，yolov7可能是一个更好的选择。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [yolov3、yolov4与yolov5性能对比](https://blog.csdn.net/duzhongqiang/article/details/113757403)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Yolov7论文讲解](https://blog.csdn.net/qq_45090597/article/details/127084005)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]