ResNet-18 — обученная на ImageNet-1k сверточная модель для классификации изображений.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · распознавание объектов на фотографиях · создание базового классификатора изображений

Kimi K3 — мультимодальная модель с открытыми весами от Moonshot AI для программирования, рассуждений и агентной работы с длинным контекстом.

Подходит для: написание и отладка кода в больших репозиториях · длительная работа агента с инструментами разработчика · анализ изображений и видео вместе с текстом

Keras 3-конверсия EfficientFormer L7 для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям · извлечение признаков изображений для компьютерного зрения · использование визуального backbone в модели компьютерного зрения

ResNet18.a3_in1k — обученная на ImageNet-1k модель ResNet для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение карт признаков для компьютерного зрения · получение эмбеддингов изображений для поиска и сравнения

Сверточная ResNet-50 v1.5, предварительно обученная на ImageNet-1k для классификации изображений по 1000 классам.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet · распознавание объектов на фотографиях · получение базовой модели для дообучения классификатора изображений

Преобразованный для Keras 3 чекпойнт ViT-Large классифицирует изображения и извлекает визуальные признаки.

Подходит для: классификация изображений на ImageNet-подобные категории · извлечение признаков изображений для downstream-моделей · получение токенов и признаков блоков трансформера

ConvNeXt Tiny — сверточная модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, дообученная на ImageNet-1k.

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

ConvNeXt Large, дообученная на ImageNet-1k модель для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

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

CLIP сопоставляет изображения с текстовыми описаниями для классификации по заданным пользователем категориям без отдельного обучения.

Подходит для: классификация изображений по текстовым категориям · поиск изображений по описанию · сопоставление изображения с несколькими вариантами подписи

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

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

Модель EfficientNetV2 от timm для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: Классификация изображений по классам ImageNet-1k · Извлечение карт признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

Компактная модель MobileNetV4 для классификации изображений ImageNet-1k, извлечения визуальных признаков и эмбеддингов.

Подходит для: Классификация объектов на изображениях · Распознавание классов ImageNet-1k · Извлечение карт признаков для компьютерного зрения

Конверсия ConvNeXt V2 Large для классификации изображений и извлечения визуальных признаков в Keras 3.

Подходит для: классификация изображений по категориям · извлечение визуальных признаков для последующих моделей · использование многоуровневых признаков изображения в компьютерном зрении

Keras 3-реализация Res2Net-50 для классификации изображений и извлечения многомасштабных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям · извлечение признаков изображений для последующих моделей · использование в качестве backbone в системах компьютерного зрения

EfficientNet-B7 — свёрточная модель для классификации изображений по 1000 классам ImageNet-1k.

Подходит для: Классификация фотографий по классам ImageNet-1k · Распознавание объектов на изображениях · Получение оценок вероятности классов для изображения

Модель Mesolitica на базе wav2vec2 для распознавания речи на малайском, синглише и мандаринском китайском.

Подходит для: транскрибация речи на малайском языке · распознавание синглиша в разговорной речи · транскрибация речи на мандаринском китайском

Компактная модель EfficientNetV2 для классификации изображений по категориям ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для дальнейшего анализа

Сверточная EfficientNet-B4 для классификации изображений по классам ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание классов ImageNet-1k · извлечение карт признаков изображения

Свёрточная SE-ResNeXt-модель timm для классификации изображений ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на фотографиях · распознавание категорий изображений ImageNet · извлечение карт признаков из изображений

Небольшая CNN на Keras для классификации изображений кошек, собак и панд.

Подходит для: Классификация фотографии кошки, собаки или панды · Демонстрация классификации изображений в учебном проекте · Практика загрузки Keras-модели из Hugging Face Hub

Компактная модель EfficientNet-B0 для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения признаков.

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

Предобученная ResNet-34 v1.5 для классификации изображений по 1 000 классам ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях по классам ImageNet · получение базовой модели для дообучения классификатора изображений · определение наиболее вероятного класса для фотографии

EfficientNetV2-L — модель классификации изображений, обученная на ImageNet-21k и дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение признаков и карт признаков из изображений · получение эмбеддингов изображений для поиска и кластеризации