基于Streamlit的YOLOv5ToX模型转换工具（适用YOLOv5训练出来的模型转化为任何格式）

简介

当用户基于各种原因学习并使用了一种框架的时候，常常会发现应用或者再训练的场景改变了，比如用户用 Caffe 训练好了一个图像识别的模型，但是生产环境是使用 TensorFlow 做预测。再比如某机构主要以TensorFlow作为基础的深度学习开发框架，现在有一个深度算法项目，需要将其部署在移动设备上，并希望使用速度较优的ncnn前向框架，以观测变现等等。传统地我们可能需要用tf重写Caffe，或用Caffe2重写tf，然后再训练参数，试想这将是一个多么耗时耗力的过程。因此，深度学习模型转换技术在AI工程化中将变得越来越重要。

本次我们带来了一个YOLOv5转化成任何模型结构的小工具，其帮助你快速迁移训练的模型，该工具支持的转化模型的格式有：

编号	格式	参数	模型	用途
01	PyTorch	-	yolov5s.pt	-
02	TorchScript