Дообученный ViT классифицирует изображение лица как man или woman.

Подходит для: классификация лица на изображении по двум категориям man и woman · автоматическая разметка коллекции изображений лиц · проверка работы классификатора на тестовом наборе лиц

Дообученная модель ViT классифицирует тип кожи на фотографии лица как сухой, нормальный или жирный.

Подходит для: определение типа кожи по фотографии лица · предварительная оценка кожи в приложении по уходу за лицом · автоматическая разметка изображений лиц по типу кожи

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

Дообученный Vision Transformer для определения возрастной группы человека по изображению с указанной точностью около 59%.

Подходит для: оценка возрастной группы человека на фотографии · экспериментальная классификация портретов по возрастным категориям · анализ изображений лиц в исследовательских прототипах

Мультимодальная модель Xiaomi для генерации текста, агентных задач и работы с инструментами, с контекстом до миллиона токенов.

Подходит для: написание и исправление программного кода · выполнение многошаговых задач с вызовом инструментов · ответы на вопросы по длинным репозиториям и трассам взаимодействия

Дообученная ViT-модель классифицирует изображения как реальные или сгенерированные ИИ.

Подходит для: проверка, создано ли изображение генеративным ИИ · первичная фильтрация изображений по признаку подлинности · классификация изображений для анализа медиаконтента

Модель на wav2vec2 классифицирует аудиозаписи английской речи по распространённым акцентам.

Подходит для: определение акцента английской речи по аудиозаписи · сортировка голосовых образцов по акцентам · анализ произношения английского языка

Дообученная модель ViT классифицирует эмоции по изображениям человеческих лиц.

Подходит для: классификация эмоций на фотографии лица · распознавание выражений лица на изображениях · анализ эмоциональных выражений в материалах компьютерного зрения

Дообученный Vision Transformer классифицирует изображение по метке Female или Male.

Подходит для: классификация изображения по метке пола Female или Male · оценка точности классификатора на тестовом наборе · эксперименты с классификацией изображений на базе FairFace

Модель на базе wav2vec 2.0 классифицирует музыкальные аудиозаписи по десяти жанрам из датасета GTZAN.

Подходит для: автоматическая классификация музыки по жанрам · добавление жанровых тегов в музыкальную библиотеку · сортировка аудиозаписей по жанрам

Дообученная модель ViT классифицирует изображение глаза как открытый или закрытый.

Подходит для: определение закрытых глаз на изображении · определение открытых глаз на изображении · классификация состояния глаз на кадрах из окружающей сцены

Дообученная модель ViT определяет возрастную группу по изображению лица.

Подходит для: оценка возрастной группы по фотографии лица · автоматическая сортировка изображений лиц по возрастным категориям · анализ возрастных категорий в коллекции портретов

Дообученная DistilBERT классифицирует текстовые сообщения как спам или не спам.

Подходит для: фильтрация спама в электронной почте · пометка нежелательных сообщений в пользовательских формах · классификация текстовых обращений как спама или обычных сообщений

Дообученная wav2vec 2.0 модель для классификации аудио по музыкальным инструментам.

Подходит для: определение музыкального инструмента в аудиозаписи · автоматическая разметка музыкальных фрагментов по инструментам · классификация аудиоклипов для музыкального архива

Дообученная модель ViT классифицирует изображение по одному из десяти типов транспортных средств и возвращает вероятности классов.

Подходит для: Определение типа транспортного средства на фотографии · Автоматическая сортировка изображений автомобилей и других транспортных средств · Подсчёт типов транспорта на фотоматериалах

Дообученная англоязычная RoBERTa для классификации текста электронных писем и обнаружения спама.

Подходит для: фильтрация спама во входящей почте · классификация писем по признаку спама · предварительная сортировка сообщений перед проверкой оператором

Дообученная модель Vision Transformer для классификации изображений по 151 типу животных.

Подходит для: Определение типа животного на фотографии · Классификация изображений животных по 151 классу · Автоматическая разметка коллекции фотографий животных

Дообученная модель ViT классифицирует изображения как созданные человеком или сгенерированные ИИ.

Подходит для: проверка изображения на генерацию ИИ · первичная сортировка изображений по вероятному происхождению · поиск потенциально синтетических изображений в коллекции

Дообученная модель ViT определяет марку автомобиля по изображению с заявленной точностью около 84%.

Подходит для: Определение марки автомобиля на фотографии · Автоматическая сортировка изображений автомобилей по маркам · Разметка фотографий автомобилей в каталоге

Дообученная BERT-модель для определения категории новости по её тексту.

Подходит для: автоматическая категоризация новостных статей · сортировка новостей по тематическим разделам · разметка новостных публикаций для каталога или архива

Дообученный Vision Transformer определяет породу кошки на изображении среди 48 распространённых пород.

Подходит для: определение породы кошки по фотографии · классификация фотографий кошек по породам · автоматическая разметка изображений кошек в каталоге

Дообученная модель ViT классифицирует типы комнатных растений по изображениям.

Подходит для: определение типа комнатного растения по фотографии · автоматическая сортировка фотографий комнатных растений · классификация изображений растений в приложении или каталоге

Дообученная модель ViT для распознавания 80 распространённых индийских блюд на изображениях.

Подходит для: распознавание индийского блюда по фотографии · автоматическая категоризация изображений индийской еды · создание демонстрации классификации блюд

Дообученный ViT-Base классифицирует изображения жестов рук; в README заявлена точность около 96%.

Подходит для: распознавание жестов рук на фотографиях · классификация жестов в прототипе управления интерфейсом · определение показанного жеста на изображении