Компактная сверточная модель ConvNeXt-V2 для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение карт признаков для визуального пайплайна · Получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

ViT-модель с регистрами, предварительно обученная DINOv2 на LVD-142M для извлечения признаков и эмбеддингов изображений.

Подходит для: извлечение признаков из изображений · создание эмбеддингов изображений для поиска по сходству · подготовка визуальных признаков для классификатора

Компактная MobileViT-v2 модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений на классы ImageNet-1k · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений

ViT — модель для классификации изображений и извлечения признаков, обученная на ImageNet-21k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение признаков изображения для последующей обработки · получение эмбеддингов изображений

Черновая модель EAGLE3 от SK Telecom ускоряет генерацию A.X K2 при спекулятивном декодировании через vLLM.

Подходит для: ускорение генерации ответов моделью A.X K2 · снижение задержки генерации при обслуживании A.X K2 · повышение пропускной способности сервера A.X K2 при низкой или средней параллельности

Компактная сверточная модель ConvNeXt-V2 для классификации изображений на классы ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

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

Компактная модель ConvNeXt-V2 для классификации изображений по классам ImageNet и извлечения визуальных признаков.

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

Компактная модель ViT-Tiny для классификации изображений по классам ImageNet.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · определение класса изображения из набора ImageNet · встраивание классификатора изображений в приложение компьютерного зрения

Компактная модель TinyViT для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

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

Компактная базовая языковая модель на 49,3 млн параметров для исследований, бенчмаркинга и продолжения предобучения.

Подходит для: эксперименты с компактными причинно-языковыми моделями · продолжение предобучения на собственном корпусе · бенчмаркинг малых языковых моделей

Компактная модель TinyViT для классификации изображений ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация объектов на изображениях 224 × 224 · Распознавание категорий товаров по фотографии · Извлечение карт признаков для конвейера компьютерного зрения

Компактная модель Vision Transformer для классификации изображений, конвертированная из весов timm.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание сцен на фотографиях · автоматическая разметка изображений по классам

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

Компактная модель TinyViT на 5,4 млн параметров для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение визуальных эмбеддингов для поиска изображений

Компактная модель VoVNet-v2 для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

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

Компактная модель PVT-v2 для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений

Вспомогательная модель NVIDIA для спекулятивного декодирования Kimi-K2.6, ускоряющая генерацию текста в чат-ботах, RAG и агентных приложениях.

Подходит для: ускорение генерации ответов чат-ботом · ускорение ответов на вопросы по документам в RAG-системе · ускорение генерации кода и выполнения инструкций

Компактная MobileViT-v2 модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: Классификация изображений на категории ImageNet-1k · Извлечение карт признаков для компьютерного зрения · Получение эмбеддингов изображений для поиска по визуальному сходству

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

Keye-VL-2.0-30B-A3B — мультимодальная MoE-модель Kwai-Keye для анализа изображений и длинных видео, ответов на вопросы и локализации событий во времени.

Подходит для: ответы на вопросы по содержанию длинного видео · поиск временных границ событий в видео · суммаризация видеозаписей и длинных видеоматериалов

FastViT-SA24 — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

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

Зрительная модель Apple AIMv2 для извлечения векторных признаков изображений и их использования в задачах визуального поиска и сопоставления.

Подходит для: извлечение признаков изображений для поиска по визуальному сходству · построение векторного индекса изображений · сопоставление изображений с текстовыми представлениями в мультимодальной системе

Черновая модель SK Telecom для ускорения генерации текста A.X K2 через speculative decoding в vLLM.

Подходит для: ускорение сервинга A.X K2 · снижение задержки генерации текста A.X K2 · увеличение пропускной способности при генерации кода и математических решений

Модель MaxxViT-V2 из timm классифицирует изображения 224 × 224 и может использоваться как backbone для извлечения признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание классов ImageNet-1k · извлечение признаковых карт для компьютерного зрения