1、引言
时间飞快，技术猛进，YOLOv5从2020年诞生之后，到2022年已经发展到了6.1的版本。YOLOv6和YOLOv7都已经开源，不知道小伙伴们是否有尝试？
2、问题描述及解决方法
我最近在使用YOLOv5-6.1版本时，遇到了两个BUG，BUG报告的位置都是位于虚拟环境中的依赖包里。以下是相关描述及问题结局方法。
AQ、在使用pip安装依赖包或使用detect.py时，出现了以下报错：
UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0x98 in position 1027: illegal multibyte sequenceAA、解决方法：
经过反复的debug，发现问题出现在configparser.py的第696行,没有定义encoding，所以，在696行处的open函数中加入参数“encoding=‘UTF-8’”即可。加完之后，第696行处的代码是：
with open(filename, encoding='UTF-8') as fp:BQ、 运行detect.py时，出现错误：
Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘BA、解决方法：
按照报错提示，从末端向前寻找bug，问题出现在usampling.py的第152-153行。修改后的代码为：
def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mode, self.align_corners)CQ、运行detect.py时没有报错，正常产生图片，但是图片中并未有目标检测框。
CA、解决办法
我在帮粉丝进行YOLOv5环境搭建时遇到了这个问题，当时的GPU为N卡1660TI，这个显卡性能还行，但是初次接触时未能找到一个合适的CUDA和Pytorch搭配的版本。最后得出了CUDA使用10.2版本最为稳妥（解决方法一：更换CUDA和Pytorch的版本）。 这位粉丝当时的操作系统是WIndows 11，所以可能和系统也有一定的关系（解决方法二：没什么要求的话还是继续使用Wiodows 10 系统）当时正逢YOLOv5版本更新迭代，所以可能和YOLOv5版本也有一定的关系。（解决方法三：更换YOLOv5源码版本，或者修改部分代码）接下来，我将叙述如何修改detect.py的代码：首先用编辑器打开YOLOv5项目中的detect.py文件，如果版本是YOLOv5-master，请定位到96行，如下图所示：
cudnn.benchmark = True
如此一来，之前的旧问题就得已解决，但是整个推理的时间会变长，所以建议各位在方法一和方法二中进行尝试。
3、感悟
开源代码能用即可，重在自我的学习和提升，没有必要频繁的git，一旦发现当前git下来的代码能跑，请及时备份！还有安装在base环境下的CUDA或者是Pytorch也没有必要频繁更新，最近看到好多朋友盲目更新YOLOv5版本、CUDA版本、Pytorch版本而踩坑。最后，欢迎大家在评论区友好发言、讨论。
