ARC-CT сопоставляет трёхмерные КТ грудной клетки с текстовыми подсказками для zero-shot классификации патологий.

Подходит для: zero-shot классификация патологий на КТ грудной клетки · сопоставление объёма КТ с текстовым описанием заболевания · исследовательская оценка визуально-языковых моделей для медицинских снимков

Мультимодальная модель NVIDIA для подготовки описаний, ответов на вопросы и анализа 3D-КТ грудной клетки и брюшной полости.

Подходит для: подготовка черновика радиологического описания КТ грудной клетки · подготовка черновика описания КТ брюшной полости · ответы на вопросы по трёхмерной компьютерной томограмме

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

Подходит для: определение класса объекта на изображении · классификация фотографий по категориям ImageNet · извлечение признаков изображений для последующего анализа

CaiT M36 — крупная модель для классификации изображений ImageNet-1k и получения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям · распознавание объектов на фотографиях · извлечение признаков изображений для последующих задач компьютерного зрения

Дообученная модель Qwen2.5-Coder для генерации Python-программ, решающих задачи преобразования сеток ARC-AGI.

Подходит для: генерация программы для решения задачи ARC-AGI-1 · синтез Python-функции по обучающим примерам преобразования сеток · уточнение кандидатов программ в цикле эволюционного поиска

Интерактивная модель NVIDIA для сегментации органов, костей и патологий на трёхмерных КТ-изображениях с подсказками класса или точками.

Подходит для: сегментация органов на трёхмерных КТ · разметка опухолей и очагов на КТ · интерактивное создание масок по указанию точек

Дообученная 14-миллиардная модель Qwen для синтеза Python-программ, решающих задачи ARC-AGI по примерам преобразования сеток.

Подходит для: генерация Python-функции для решения задачи ARC-AGI · поиск закономерности по парам входных и выходных сеток · создание и уточнение программ для преобразования сеток ARC

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

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание классов ImageNet-1k · извлечение эмбеддингов изображений

M-CTC-T — многоязычная трансформерная модель Meta AI для автоматической транскрибации речи по аудиопризнакам.

Подходит для: транскрибация записей речи · распознавание речи в аудиофайлах · получение посимвольной расшифровки с пунктуацией и регистром

Arcle V1 — локальная мультимодальная модель на 5,84 млрд параметров для диалога, рассуждений, обработки изображений, документов, речи и видео.

Подходит для: ответы на вопросы и диалог с локальным ассистентом · решение математических задач и задач на естественные науки · извлечение текста из изображений и документов

Англоязычная модель DeBERTa-v3-small для zero-shot классификации по произвольным меткам, NLI и дообучения классификаторов с контекстом до 1680 токенов.

Подходит для: классификация текста по пользовательским меткам без обучения на этих метках · проверка логического следования между посылкой и гипотезой · классификация длинных документов по тематическим категориям

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

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · распознавание объектов на фотографиях · извлечение эмбеддингов изображений

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

CaiT-XXS36-224 — классификатор изображений, обученный на ImageNet-1k и пригодный также для извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение признаков изображений для последующей обработки · использование визуального backbone в компьютерном зрении

CvT-21 — сверточный Vision Transformer для классификации изображений по 1000 классам ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · определение класса изображения из 1000 категорий ImageNet · распознавание изображений для прототипов компьютерного зрения

Модель CaiT с дистилляцией на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов и сцен на изображениях · определение категории изображения из набора классов ImageNet · извлечение признаковых векторов изображений

FlexiCT-2D извлекает глобальные и пространственные признаки из двумерных срезов компьютерной томографии для последующего анализа изображений.

Подходит для: получение эмбеддингов для CT-срезов · извлечение пространственных признаков участков CT-изображения · подготовка признаков CT-срезов для последующей классификации

RadBERT-CT классифицирует отчёты компьютерной томографии по 18 классам для автоматической категоризации радиологических текстов.

Подходит для: классификация радиологических отчётов КТ · автоматическая категоризация КТ-описаний по 18 классам · структурирование текстовых заключений компьютерной томографии

CROTTC-IF — комплект для локального распознавания речи и оценки произношения по аудиозаписям из сценариев L2-ARCTIC.

Подходит для: распознавание речи в WAV-записях изучающих английский · оценка произношения по аудиозаписи · анализ произношения на данных L2-ARCTIC

CXRMate-TF — продольная мультиизображенческая модель для генерации текстовых отчётов по рентгенограммам грудной клетки.

Подходит для: генерация рентгенологического заключения по нескольким снимкам грудной клетки · составление отчёта по серии снимков пациента во времени · автоматизация подготовки черновиков заключений по рентгенограммам

Англоязычная модель DeBERTa-v3-base для классификации с нулевым числом примеров, естественного логического вывода и дообучения под задачи понимания текста.

Подходит для: классификация текста по заданным пользователем меткам без примеров · проверка, следует ли гипотеза из текста · классификация длинных документов по содержанию

Экспериментальная компактная модель распознаёт печатные ASCII-текстовые строки на изображениях с помощью CTC.

Подходит для: распознавание печатных строк в цифровых документах · извлечение ASCII-текста из обрезанных строк PDF · распознавание текста на чистых и ухудшенных изображениях

Базовый чекпойнт Aria для продолжения мультимодального предобучения и языковых и визуально-языковых задач с контекстом до 8K.

Подходит для: продолжение предобучения на документах для OCR · адаптация к многоязычным данным · продолжение обучения для агентных сценариев

Крупная модель XCiT, предварительно обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

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