YOLOv7针对YOLOv5所做的改进

YOLOv7是YOLOv5的改进版本，主要的改进点包括：

1. 更好的鲁棒性：YOLOv7在训练时采用了更多的数据增强技术，使得模型更加鲁棒，能够更好地应对各种复杂场景。

2. 更高的精度：YOLOv7采用了更先进的网络结构和训练方法，使得模型在精度上有了更大的提升。

3. 更快的速度：YOLOv7采用了更高效的网络结构和推理算法，使得模型的速度有了更大的提升。

4. 更好的可扩展性：YOLOv7采用了更加模块化的设计，使得模型能够更方便地进行扩展和优化。

总的来说，YOLOv7在YOLOv5的基础上进行了多方面的改进，使得模型在精度、速度和可扩展性上都有了更好的表现。