YOLO v2，YOLO v3，YOLO v5应用性价比相比较

YOLO (You Only Look Once)是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以在图像或视频中快速准确地检测出物体位置和类别。YOLO有多个版本，包括v1、v2、v3和v4等。

YOLOv2相对于YOLOv1在精度和速度上都有所提升，但仍然存在一些检测失误和定位不准的问题。

YOLOv3相对于YOLOv2进一步提高了精度和速度，同时引入了多尺度检测和卷积核大小可变的思想，使得算法更加灵活和适用于不同尺度的物体检测。

YOLOv5是一种轻量级的目标检测算法，相对于之前的版本，它在速度和精度上都有了显著的提升。同时，YOLOv5采用了更加高效的模型结构和训练策略，使得算法可以在移动端设备上实现实时目标检测。

总的来说，YOLOv5在应用性价比上相对于之前的版本更好。但是，具体应用场景还需要根据实际需求进行选择。例如，如果对于速度要求较高，可以选择更早期版本的YOLO算法；如果对于精度要求较高，可以选择YOLOv3或v4等更高版本的算法。