Предобученный Vision Transformer Google для классификации изображений по классам ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по 1000 классам ImageNet · Извлечение признаков изображений для downstream-задач · Дообучение классификатора на собственном наборе размеченных изображений

Компактная модель Vision Transformer для классификации изображений ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание категорий ImageNet · извлечение эмбеддингов изображений

ViT-модель timm для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

Небольшая Vision Transformer модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-21k и дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: Классификация объектов на изображениях · Получение эмбеддингов изображений для поиска по визуальному сходству · Использование визуального backbone в конвейере компьютерного зрения

Компактный Vision Transformer для классификации изображений ImageNet-21k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-21k · извлечение признаковых представлений изображений · использование в качестве визуального backbone для компьютерного зрения

Базовая модель Vision Transformer для классификации изображений по 1000 классам ImageNet и извлечения признаков для компьютерного зрения.

Подходит для: Классификация фотографий по классам ImageNet · Распознавание объектов на изображениях · Извлечение признаков изображений для последующего обучения классификатора

Крупная модель Vision Transformer, обученная на ImageNet-21k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание сцен и категорий изображений · извлечение визуальных признаков для компьютерного зрения

Модель Inception-v4, обученная на ImageNet-1k, классифицирует изображения и извлекает признаки и эмбеддинги для систем компьютерного зрения.

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

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

Мультимодальная чат-модель OpenGVLab на 38 млрд параметров для анализа изображений и видео, визуального рассуждения и текстовых задач.

Подходит для: ответы на вопросы о содержимом изображения · сравнение и анализ нескольких изображений · понимание видеоматериалов

Inception-v3 — модель компьютерного зрения для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

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

Большая модель Vision Transformer от Google классифицирует изображения по классам ImageNet и может служить энкодером признаков для задач компьютерного зрения.

Подходит для: классификация изображений по 1000 классам ImageNet · извлечение признаков изображения для последующего обучения классификатора · использование предобученного визуального энкодера в задачах компьютерного зрения

Компактный Vision Transformer, обученный на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение признаков из изображений · использование визуальной основы в компьютерном зрении

Крупная модель ViT классифицирует изображения по классам ImageNet и извлекает признаки для задач компьютерного зрения.

Подходит для: классификация изображений по 1000 классам ImageNet · извлечение признаков изображений для последующего обучения · создание классификатора для размеченного набора изображений

ViT-модель Alibaba MIIL для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение признаковых представлений изображений · использование визуального backbone в компьютерном зрении

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

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание классов ImageNet-1k · извлечение визуальных признаков для последующей обработки

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

Сверточная модель семейства LeViT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · извлечение признаков и эмбеддингов изображений · использование в качестве визуального бэкбона компьютерного зрения

Дообученный Vision Transformer классифицирует изображения как реальные или созданные ИИ.

Подходит для: проверка, создано ли изображение генеративной моделью · первичная сортировка изображений по признаку подлинности · анализ коллекций изображений на возможные AI-фейки

Компактная свёрточная модель ConvNeXt V2 для классификации изображений по 1000 классам ImageNet-1K.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1K · определение объектов и сцен на фотографиях · извлечение базовых признаков изображений для компьютерного зрения

Inception-v3, обученная на ImageNet-1k с состязательными примерами, классифицирует изображения и может извлекать визуальные признаки.

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

Зрительная модель Meta AI на базе ViT-7B извлекает плотные признаки изображений для классификации, поиска, сегментации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков для классификации изображений · поиск похожих изображений по эмбеддингам · сегментация изображений с линейным классификатором

Дообученная на SwinV2 модель классификации изображений, предназначенная, судя по названию репозитория, для обнаружения изображений, созданных ИИ.

Подходит для: проверка изображения на признаки генерации ИИ · классификация изображений на обученные моделью категории · оценка изображения классификатором в автоматизированном конвейере

CvT-13 — модель компьютерного зрения для классификации изображений по 1000 классам ImageNet.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet · распознавание объектов на фотографиях · определение категории изображения