YOLOv7和YOLOv5是两个性能非常优秀且基于YOLO系列设计的目标检测神经网络。

相比于YOLOv5，YOLOv7的最大改进在于检测精度和速度上的提升。YOLOv7使用了比YOLOv5更深的网络结构，并采用方法来减少特征层中信息的损失。同时，YOLOv7增加了更多的先进技术，如空洞卷积、通道注意力机制、多尺度训练和测试等，从而显著提升了其检测精度。

然而，YOLOv7的速度不如YOLOv5，这是由于模型变得更大、复杂度更高所致。与此相比，YOLOv5虽然在检测精度上稍逊一筹，但它的速度非常快，适用于实时应用场景。此外，YOLOv5降低了YOLOv4中的计算开销，并引入了Swish激活函数和CSP架构等新技术，提升了检测速度和精度。

综上所述，YOLOv7对于一些需要较高精度的任务是非常有用的，而YOLOv5则更适合需要实时性反应快的场景。