EVA02 Base Patch14 448 — модель Vision Transformer для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение визуальных признаков для последующей обработки · использование как backbone в компьютерном зрении

Модель EVA Large Patch14 классифицирует изображения и извлекает визуальные признаки для задач компьютерного зрения.

Подходит для: классификация изображений по категориям · извлечение признаков изображений для последующей обработки · использование визуального backbone в системах компьютерного зрения

Компактный визуальный трансформер EVA-02 для извлечения признаков и эмбеддингов изображений размером 224 × 224 пикселя.

Подходит для: извлечение эмбеддингов изображений · поиск похожих изображений · группировка изображений по визуальному сходству

Крупная модель компьютерного зрения EVA Giant классифицирует изображения и извлекает визуальные признаки для дальнейших задач.

Подходит для: классификация изображений по категориям · извлечение эмбеддингов изображений · создание визуального бэкбона для компьютерного зрения

EVA-02 Large — Vision Transformer для классификации изображений и извлечения визуальных признаков при размере входа 448×448.

Подходит для: классификация объектов на изображении · распознавание изображений из набора ImageNet · извлечение эмбеддингов изображений для поиска

Переупакованная модель XLM-RoBERTa для распознавания именованных сущностей в нидерландском тексте.

Подходит для: извлечение именованных сущностей из нидерландских новостей · разметка персон, организаций и мест в нидерландских документах · автоматическая маркировка сущностей в нидерландских текстовых корпусах

EVA Giant — крупная модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по категориям · Извлечение эмбеддингов изображений для поиска по сходству · Использование как визуального backbone в компьютерном зрении

Базовая модель Evo 2 для генерации и продолжения последовательностей ДНК на уровне нуклеотидов.

Подходит для: генерация продолжений последовательностей ДНК · завершение последовательностей генов прокариот · моделирование геномных последовательностей

Дообученная на RONEC модель XLM-RoBERTa для распознавания именованных сущностей в румынском тексте.

Подходит для: извлечение имен и других сущностей из румынских документов · разметка сущностей в румынских новостях · подготовка румынского текста для поиска по сущностям

Компактный Vision Transformer EVA-02, предварительно обученный на ImageNet-22k для извлечения визуальных признаков и эмбеддингов изображений.

Подходит для: извлечение признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска · сравнение изображений по визуальному сходству

Визуальная модель EVA Large для классификации изображений и извлечения эмбеддингов, дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение эмбеддингов изображений для поиска по сходству · использование визуального backbone в системах компьютерного зрения

EVA Large Patch14 — модель timm для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-22k и дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание сцен и визуальных категорий · извлечение признаков изображений для поиска по сходству

Модель EVA-02 Base классифицирует изображения и извлекает визуальные признаки для компьютерного зрения.

Подходит для: классификация изображений по категориям · извлечение эмбеддингов изображений для поиска похожих объектов · получение признаков изображений для последующих задач компьютерного зрения

Компактная Vision Transformer модель EVA02 для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение визуальных признаков для последующих задач компьютерного зрения · Использование в качестве визуального бэкбона в экспериментах

Дообученная XLM-RoBERTa для распознавания именованных сущностей в датских текстах.

Подходит для: извлечение имён людей из датских текстов · поиск географических названий в датских документах · автоматическая разметка именованных сущностей в датских новостях

Визуальный трансформер EVA-02 для извлечения признаков и эмбеддингов изображений и использования в классификации.

Подходит для: извлечение признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству · использование визуального backbone в системе классификации изображений

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

EVA02 Large Patch14 448 — Vision Transformer для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание сцен и категорий ImageNet · извлечение визуальных признаков для downstream-задач

Англоязычный авторегрессионный декодер Ettin на 394,7 млн параметров для генерации текста и исследований языковых моделей.

Подходит для: продолжение английского текста по затравке · генерация черновиков и коротких фрагментов текста · прототипирование приложений на основе генерации текста

Компактная англоязычная авторегрессионная модель Ettin на 32 млн параметров для генерации текста и быстрого прототипирования.

Подходит для: продолжение англоязычного текста · быстрое прототипирование генеративных приложений · эксперименты с компактными decoder-only моделями

EVA Large patch14 336 — крупная модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · определение объектов и сцен на изображениях · извлечение визуальных эмбеддингов для поиска похожих изображений

EVA02 Large Patch14 448 — крупная vision transformer модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание классов ImageNet · извлечение векторных признаков изображений

XLM-RoBERTa, дообученная для распознавания именованных сущностей в украинских текстах.

Подходит для: извлечение имён людей из украинских текстов · распознавание географических названий в украинских документах · разметка сущностей в украинских новостях

Порт Evo 2 на архитектуре StripedHyena 2 для предсказания следующих байтов в последовательностях ДНК и извлечения их представлений.

Подходит для: предсказание продолжения последовательности ДНК · извлечение векторных представлений геномных последовательностей · получение скрытых состояний по слоям для анализа ДНК