DPT-Hybrid (MiDaS 3.0) оценивает глубину объектов по одному изображению и подходит для переноса между наборами данных.

Подходит для: оценка глубины сцены по фотографии · получение карты глубины для одного кадра · оценка расстояний до объектов на изображении

DPT-Large — модель Intel на основе Vision Transformer для оценки глубины сцены по одному изображению.

Подходит для: оценка глубины по фотографии · построение карты глубины сцены · анализ пространственной структуры изображения

fBERT — дообученная модель BERT для работы с оскорбительной речью и языком социальных сетей, доступная в формате fill-mask.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в тексте социальных сетей · адаптация языкового моделирования к оскорбительной речи · эксперименты с выявлением оскорблений и языка ненависти на основе BERT

Microsoft DiT — трансформер для классификации изображений документов по типу и извлечения их признаков.

Подходит для: Классификация сканов документов по типу · Распознавание категории изображения документа из набора классов RVL-CDIP · Извлечение признаков изображений документов для последующей обработки

Компактный DeiT-трансформер для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

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

DeiT — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet-1k · определение объектов и сцен на изображении · извлечение визуальных эмбеддингов для последующей обработки

Компактная модель DPT с энкодером DINOv2 для построения карты глубины по изображению без дообучения.

Подходит для: оценка глубины сцены по фотографии · построение карты глубины для изображения · анализ пространственной структуры сцены

Компактная модель DeiT на базе Vision Transformer для классификации изображений по 1 000 классам ImageNet.

Подходит для: классификация изображений ImageNet · распознавание объектов на фотографиях · извлечение признаков изображений для последующего классификатора

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

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение признаковых представлений изображений · использование как backbone в конвейере компьютерного зрения

Крупная модель DPT с backbone DINOv2 оценивает относительную и абсолютную глубину по изображению, включая zero-shot сценарии.

Подходит для: получение карты глубины для фотографии · оценка глубины сцены без дообучения · анализ пространственной структуры изображения

DANTE v1 — англоязычная модель на базе Qwen3.5-4B, которая оценивает вероятности заданных вариантов для классификации и коротких решений по предоставленным данным.

Подходит для: распределение заявок между командами · проверка, соблюдал ли агент заданные ограничения · оценка потенциальных клиентов по заданным критериям

Компактная модель DeiT-III классифицирует изображения и извлекает их визуальные признаки.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · определение объектов и сцен на изображении · извлечение эмбеддингов изображений

DaViT Base — визуальный трансформер для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet · получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству · извлечение карт признаков для компьютерного зрения

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

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков из изображений · получение векторных представлений изображений

DaViT Small — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение векторных представлений изображений

Модель DPT на базе segmentation-models-pytorch для семантической сегментации изображений.

Подходит для: сегментация объектов и областей на изображениях · разметка пикселей по классам · встраивание семантической сегментации в приложение на PyTorch

Модель Intel на основе DPT для семантической сегментации изображений, дообученная на ADE20K.

Подходит для: разметка объектов и областей на изображениях сцен · семантическая сегментация фотографий помещений и городской среды · анализ визуальных сцен по классам ADE20K

Компактная модель DeiT на основе Vision Transformer классифицирует изображения и извлекает их признаки.

Подходит для: классификация объектов на изображениях 224 × 224 · извлечение признаков изображений для последующей обработки · 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

Компактный визуальный трансформер DeiT для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение эмбеддингов изображений · создание признакового бэкбона для компьютерного зрения

Компактная модель Intel на базе DPT и SwinV2 оценивает относительную глубину по одному изображению.

Подходит для: построение карты глубины по фотографии · оценка глубины сцены с камеры · подготовка карты глубины для 3D-реконструкции

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

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение эмбеддингов изображений · использование визуального бэкбона в компьютерном зрении

DACTYL — дообученный на DeBERTa V3 Large классификатор для выявления текста, сгенерированного языковыми моделями.

Подходит для: проверка текста на генерацию языковой моделью · выявление ИИ-текстов в пользовательских публикациях · анализ студенческих эссе на машинную генерацию

DPN-107 — модель классификации изображений ImageNet-1k, которую также можно использовать для извлечения признаков и эмбеддингов.

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