ConvNeXt Tiny — модель классификации изображений, обученная на ImageNet-12k и дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · определение категории фотографии · извлечение признаков изображения для последующей обработки

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

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

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

Компактная сверточная модель ConvNeXt-V2 для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

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

Компактная модель Swin Transformer v2 для классификации изображений по классам ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по 1000 классам ImageNet · определение объектов и сцен на фотографиях · извлечение визуальных признаков для адаптации к задачам распознавания

Компактная сверточная модель ConvNeXt-V2 Nano для классификации изображений ImageNet-1k, извлечения признаков и эмбеддингов.

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

Компактная модель ConvNeXt для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, предварительно обученная на ImageNet-12k и дообученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · извлечение признаковых карт из изображений · получение эмбеддингов изображений для последующей обработки

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

Компактная визуальная модель Meta AI на архитектуре ConvNeXt-Tiny, извлекающая признаки изображений для поиска, классификации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков изображений для классификатора · поиск похожих изображений по визуальному сходству · классификация изображений с k-NN или линейным классификатором

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

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

ConvNeXt Small — модель классификации изображений, дообученная на ImageNet-1k после предварительного обучения на ImageNet-22k.

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

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

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

Свёрточная модель ConvNeXt Tiny, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · получение признаков для компьютерного зрения · извлечение карт признаков для последующей обработки

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

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание категорий товаров по фотографиям · извлечение признаковых карт для компьютерного зрения

Компактная модель ConvNeXt для классификации изображений по классам ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений · получение визуальных эмбеддингов для последующей обработки

Свёрточная модель ConvNeXt-V2 Base для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · определение категорий изображений ImageNet · извлечение карт визуальных признаков

Свёрточная модель ConvNeXt V2 Tiny для классификации изображений, обученная на ImageNet-22K.

Подходит для: Определение класса объекта на изображении · Классификация фотографий по категориям ImageNet · Автоматическая категоризация изображений в медиатеке

Компактная модель ConvNeXt-V2 для классификации изображений по классам ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на фотографиях · распознавание классов ImageNet-1k · извлечение карт признаков из изображений

ConvNeXt-V2 Base — модель для классификации изображений ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по классам ImageNet · извлечение признаков из изображений для последующего анализа · получение эмбеддингов изображений для поиска по визуальному сходству

ConvNeXT-Tiny-224 — сверточная модель для классификации изображений по классам ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по 1000 классам ImageNet · распознавание объектов на изображениях общего назначения · определение категории фотографии