Модель SegFormer размечает пиксели на изображениях фасадов зданий по 12 типам архитектурных элементов и фону.

Подходит для: сегментация окон, дверей и балконов на фотографиях фасадов · выделение фасада, карнизов, колонн и декора на уличных снимках · подсчёт и локализация архитектурных элементов зданий

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

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

Многоязычная диалоговая модель Spark2.5 с ослабленными отказами для ответов на чувствительные запросы, исследований и авторизованного red teaming.

Подходит для: проверка устойчивости языковых моделей к jailbreak-запросам · исследование поведения отказов и внутренних представлений модели · авторизованное red teaming диалоговых моделей

Spark-X2.5-4B — дообученная компактная многоязычная языковая модель для диалогов, генерации текста, программирования, рассуждений и агентных задач с контекстом до 1 048 576 токенов.

Подходит для: ведение диалога и ответы на вопросы · написание и редактирование текстов · перевод между естественными языками

SegFormer-B0, дообученная на CMP Facade, сегментирует стены и архитектурные элементы на изображениях фасадов зданий.

Подходит для: сегментация стен и окон на выровненных фасадах · поиск дверей и балконов на изображениях зданий · разметка фасада после геометрического выравнивания