OLOv3和YOLOv5都是基于YOLO系列的目标检测算法，它们有一些共同的特点，比如使用Darknet作为主干网络，使用锚框和多尺度特征图进行预测，使用交叉熵损失和均方误差损失进行优化等。
但是，它们也有一些不同之处，主要体现在以下几个方面：
- 网络结构：YOLOv3使用Darknet-53作为主干网络，YOLOv5使用CSPNet作为主干网络。CSPNet是一种新的网络结构，可以有效地减少特征图的冗余，并提高计算效率和准确率。
- 网络输出：YOLOv3使用三个尺度的特征图进行预测，分别是13x13, 26x26, 52x52。YOLOv5使用四个尺度的特征图进行预测，分别是40x40, 80x80, 160x160, 320x320。这样可以增加检测小目标的能力。
- 网络输入：YOLOv3使用固定的608x608的输入尺寸，YOLOv5使用可变的640x640的输入尺寸。这样可以适应不同的场景和需求。
- 网络参数：YOLOv3有6.15亿个参数，YOLOv5有8.76亿个参数。YOLOv5增加了参数的数量，以提高模型的表达能力和泛化能力。
- 网络性能：YOLOv3在COCO数据集上的mAP为33.0%，FPS为20.0。YOLOv5在COCO数据集上的mAP为36.2%，FPS为140.0。YOLOv5在准确率和速度上都优于YOLOv3。