Модель NeMo на 114 млн параметров для распознавания персидской речи и преобразования её в текст.

Подходит для: расшифровка персидских аудиозаписей · транскрибация персидских интервью и лекций · распознавание персидской речи в приложениях и сервисах

Bina 0.1 Koochik — персидская OCR-модель на базе Surya OCR 2 для извлечения текста и структуры из изображений страниц документов.

Подходит для: распознавание персидского текста на сканах документов · извлечение текста и HTML из страниц PDF · определение порядка чтения блоков на странице

Модель Res2Net классифицирует изображения ImageNet-1k и извлекает признаки и эмбеддинги для компьютерного зрения.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

Потоковая персидская модель распознавания речи для офлайн-транскрибации и субтитров на устройстве с выбираемой задержкой от 0 до 1040 мс.

Подходит для: распознавание персидской речи в реальном времени · создание субтитров для персидских аудио и видео · офлайн-транскрибация речи на устройстве

Модель распознаёт персидский рукописный текст на изображениях документов и формирует транскрипцию в порядке чтения.

Подходит для: транскрипция персидских рукописных страниц · извлечение текста из фотографий рукописных документов · оцифровка персидских рукописных архивов

Дообученная гибридная NeMo-модель для распознавания персидской речи с выбором между CTC- и RNNT-декодированием.

Подходит для: расшифровка записей на фарси · транскрибация разговорной персидской речи · распознавание персидской речи с CTC-декодированием

ResNetV2-18 — компактная модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения признаков, обученная на ImageNet-1k.

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

Многомасштабная модель Res2Net для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для последующего анализа

Обрезанная методом REAP мультимодальная модель Qwen для диалогов, агентного программирования, вызова инструментов и анализа изображений.

Подходит для: агентное решение задач программирования с вызовом инструментов · генерация и редактирование кода · диалоговый помощник с поддержкой изображений

Res2Net-101 26w 4s — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения многомасштабных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

Многошкальная Res2Net-50 классифицирует изображения и извлекает визуальные признаки для задач компьютерного зрения.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений

ResNet50D RA4 — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение признаков изображений для компьютерного зрения · получение карт признаков для последующих визуальных задач

Локальная мультимодальная модель Reza2kn в формате GGUF F16 для распознавания персидского текста на изображениях.

Подходит для: распознавание персидского текста на фотографиях и сканах · извлечение текста из изображений документов · локальный OCR без подключения к Hugging Face после загрузки комплекта

Keras 3-реализация Res2Net-50 для классификации изображений и извлечения многомасштабных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям · извлечение признаков изображений для последующих моделей · использование в качестве backbone в системах компьютерного зрения

ResNet152D.ra2_in1k — сверточная модель timm для классификации изображений на классы ImageNet-1k и извлечения признаков.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение карт признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для последующего поиска или кластеризации

ResNet50.ra_in1k — модель timm для классификации изображений ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание объектов из набора ImageNet-1k · извлечение карт признаков для компьютерного зрения

Gooya V1 — LoRA-модель для синтеза персидской речи с клонированием голоса и улучшенной генерацией длинных фрагментов.

Подходит для: озвучивание персидского текста голосом выбранного диктора · клонирование голоса для персидской речи · синтез длинных персидских фраз одним проходом

Модель компьютерного зрения DLA с блоками Res2Net для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение признаков из изображений для последующей обработки · получение эмбеддингов изображений для сравнения и поиска

AvaSanj-v1 распознаёт персидскую речь и выдаёт фонемы в формате repr1 для фонетической разметки и проверки результатов G2P.

Подходит для: преобразование персидской речи в фонемы repr1 · фонетическая разметка персидских аудиозаписей · арбитраж расхождений в преобразовании персидского текста в фонемы

Res2Net101d — модель классификации изображений ImageNet-1k и извлечения многомасштабных визуальных признаков.

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

Квантованная GGUF-версия Tencent Hy-MT2-30B-A3B для локального перевода между английским и персидским языками на оборудовании NVIDIA Blackwell.

Подходит для: перевод текстов с английского на персидский · перевод текстов с персидского на английский · локальный машинный перевод на GPU NVIDIA Blackwell

ResNeSt269e — модель классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · распознавание объектов на изображениях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения

ResNetRS-270 — модель классификации изображений, обученная на ImageNet-1k и пригодная также для извлечения визуальных признаков и эмбеддингов.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

Персидская BERT-модель классификации токенов, оценивающая важность слов для семантической оценки качества распознавания речи.

Подходит для: оценка важности персидских слов в эталонных транскриптах · взвешивание ошибок ASR для метрики Semantic WER · расчёт семантической метрики S³ для персидского распознавания речи