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

Дообученная на CIFAR-100 модель ViT для классификации изображений по 100 классам датасета.

Подходит для: классификация изображений по классам CIFAR-100 · распознавание объектов на небольших изображениях · эксперименты с Vision Transformer на CIFAR-100

ViT с 113,2 млн параметров, дообученный на CIFAR-10 для классификации изображений.

Подходит для: Классификация изображений по классам CIFAR-10 · Оценка качества классификаторов на CIFAR-10 · Использование как базового примера дообучения ViT для классификации изображений

MPNet-модель Sentence-Transformers преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по коллекции документов · поиск похожих предложений · оценка смысловой близости текстов

MPNet-модель Sentence Transformers создаёт эмбеддинги предложений и абзацев для семантического поиска и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по текстовым документам · кластеризация похожих предложений и абзацев · сравнение смысловой близости текстов

Модель MPNet преобразует предложения и абзацы в 768-мерные эмбеддинги для семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.

Подходит для: семантический поиск по предложениям и абзацам · поиск похожих фраз · сравнение смысловой близости текстов

MPNet-модель Sentence Transformers для преобразования предложений и абзацев в эмбеддинги для семантического поиска и кластеризации.

Подходит для: семантический поиск по документам · кластеризация похожих предложений · создание эмбеддингов текстовых абзацев

MPNet-модель Sentence Transformers преобразует предложения и абзацы в векторы для семантического поиска, сравнения и кластеризации текстов.

Подходит для: поиск семантически похожих предложений · векторный поиск по абзацам и документам · кластеризация текстов по смыслу

Дообученный Vision Transformer для классификации изображений по 100 категориям CIFAR-100.

Подходит для: Классификация изображений из CIFAR-100 · Распознавание объектов на небольших изображениях из 100 категорий · Оценка качества классификатора на CIFAR-100

Дообученный Vision Transformer для классификации изображений по классам CIFAR-10.

Подходит для: классификация изображений CIFAR-10 · распознавание объектов на небольших цветных изображениях · оценка качества моделей на CIFAR-10

Модель ViT, обученная на CIFAR-10, классифицирует изображения по десяти классам.

Подходит для: классификация изображений CIFAR-10 · распознавание объектов из десяти классов CIFAR-10 · эксперименты с Vision Transformer на небольших наборах изображений

Компактная VGG-подобная CNN для классификации изображений CIFAR-10 по десяти категориям.

Подходит для: классификация изображений CIFAR-10 · распознавание автомобилей и грузовиков на изображениях CIFAR-10 · распознавание животных и транспорта в тестовых наборах CIFAR-10