Модель XCiT на 188,9 млн параметров для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение признаков изображений для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для последующей обработки

CvT-13 — модель компьютерного зрения для классификации изображений по 1000 классам ImageNet.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet · распознавание объектов на фотографиях · определение категории изображения

Крупная модель CaiT, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: определение класса объекта на изображении · классификация фотографий по категориям ImageNet · извлечение признаков изображений для последующего анализа

Дообученная C10X на базе Qwen2 модель для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация ответов в текстовом чате · продолжение и составление текстов на английском языке · создание разговорного интерфейса с вызовом инструментов

Производная модели C10X/QWev2. Дообученная компактная модель Qwen2 для генерации английского текста и диалоговых приложений с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация английского текста · создание диалогового чат-бота · ответы на вопросы в текстовом чате

Компактная модель CaiT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание классов ImageNet-1k · извлечение эмбеддингов изображений

CaiT M36 — крупная модель для классификации изображений ImageNet-1k и получения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям · распознавание объектов на фотографиях · извлечение признаков изображений для последующих задач компьютерного зрения

Дообученная компактная модель Qwen2 для генерации английского текста и диалоговых приложений с контекстом до 32 768 токенов.

Подходит для: генерация английского текста · создание диалогового чат-бота · ответы на вопросы в текстовом чате

Компактная модель XCiT для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение признаков изображений для дальнейшего анализа · использование визуального backbone в компьютерном зрении

Дообученная на базе Qwen2.5-7B-Instruct модель для генерации длинных текстов на английском и китайском языках.

Подходит для: создание длинных статей и черновиков · написание развернутых ответов в чате · генерация длинных текстов на английском

Компактный трансформер XCiT, обученный на ImageNet-1k, для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet · Получение визуальных признаков для последующей обработки · Извлечение эмбеддингов изображений

Модель XCiT Small классифицирует изображения и извлекает признаки, будучи обученной с дистилляцией на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение эмбеддингов изображений для поиска по визуальному сходству · использование как визуального backbone в компьютерном зрении

Модель XCiT Small классифицирует изображения ImageNet и может извлекать из них эмбеддинги.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание категорий ImageNet · извлечение эмбеддингов изображений

Компактная модель XCiT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · получение эмбеддингов изображений · извлечение визуальных признаков для компьютерного зрения

Предварительно обученная на ImageNet-1k модель XCiT для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение векторных признаков изображений · использование визуального backbone в системах компьютерного зрения

Модель XCiT с 26,3 млн параметров для классификации изображений 224 × 224 и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание категорий товаров по фото · классификация изображений для компьютерного зрения

Крупная модель XCiT, предварительно обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение признаков изображений для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений

Компактный XCiT-трансформер для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet-1k · Извлечение признаков изображений для последующего анализа · Создание эмбеддингов изображений для поиска по визуальному сходству

CaiT-XXS36-224 — классификатор изображений, обученный на ImageNet-1k и пригодный также для извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение признаков изображений для последующей обработки · использование визуального backbone в компьютерном зрении

XCiT-Small/12 — визуальный трансформер, обученный на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения признаков.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Получение визуальных признаков для downstream-моделей · Извлечение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

Компактная модель XCiT для классификации изображений и извлечения визуальных признаков при разрешении 224×224.

Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet-1k · Извлечение признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений

Модель XCiT с 189,1 млн параметров классифицирует изображения ImageNet-1k и извлекает визуальные признаки.

Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet-1k · Извлечение признаков изображений для последующих моделей компьютерного зрения · Получение визуальных эмбеддингов для сравнения изображений

Модель CaiT с дистилляцией на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов и сцен на изображениях · определение категории изображения из набора классов ImageNet · извлечение признаковых векторов изображений

Компактный XCiT-трансформер, обученный на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание классов ImageNet-1k · извлечение признаков изображений