DETR с backbone ResNet-50 для паноптической сегментации и обнаружения объектов на изображениях.

Подходит для: паноптическая сегментация изображений · обнаружение объектов и определение их классов · построение масок объектов на фотографиях

Модель Mask2Former с базовым Swin-бэкбоном для паноптической сегментации изображений, обученная на COCO.

Подходит для: паноптическая сегментация сцен на изображениях · выделение объектов и присвоение им классов · разметка областей фона и предметов на фотографиях

Компактная англоязычная decoder-only модель на 65 млн параметров для исследований обучения языковых моделей и анализа с pico-analyze.

Подходит для: изучение динамики обучения языковых моделей · воспроизводимые эксперименты с небольшими языковыми моделями · анализ поведения модели с помощью pico-analyze

Дообученный энкодер BGE-M3 создаёт эмбеддинги для семантического поиска по греческим юридическим, законодательным, административным и повседневным текстам.

Подходит для: поиск судебных решений по вопросу на греческом языке · поиск статей законов и административных документов · поиск релевантных фрагментов в греческом корпусе для RAG

Дообученная на юридических и общих текстах модель BGE-M3 создаёт векторы для семантического поиска и сравнения текстов.

Подходит для: семантический поиск по законам и юридическим документам · поиск похожих судебных и правовых текстов · оценка смыслового сходства предложений

Модель PAN на базе ResNet18 для сегментации изображений, загружаемая через segmentation-models-pytorch.

Подходит для: сегментация объектов на изображениях · семантическая сегментация изображений

Mask2Former со Swin Large, обученная на ADE20K, выполняет паноптическую сегментацию изображений.

Подходит для: паноптическая сегментация сцен на изображениях · разметка объектов и фона на фотографиях · анализ визуального содержимого сцен

Небольшая модель Mask2Former со Swin-backbone для паноптической сегментации изображений, обученная на COCO.

Подходит для: паноптическая сегментация фотографий · выделение и классификация объектов на изображении · разметка областей сцены для анализа изображений

PI0Fast — дообучаемая визуально-языковая политика, которая преобразует изображения и состояние робота в последовательность действий для управления манипулятором.

Подходит для: дообучение политики для выполнения команд манипулятором · управление роботом по изображениям с нескольких камер · выполнение инструкций на естественном языке в робототехнических задачах

Компактная модель EoMT на базе DINOv3 ViT-S/16 для паноптической сегментации изображений COCO размером 640×640.

Подходит для: паноптическая сегментация изображений COCO · разделение объектов и фона на изображении · получение масок объектов и областей сцены

Перекрёстный переранжировщик для повышения релевантности результатов поиска по греческим юридическим и административным документам.

Подходит для: Переранжирование найденных фрагментов греческих законов по запросу · Улучшение порядка результатов поиска по судебным и юридическим документам на греческом · Ранжирование нормативных и административных текстов на греческом

OpenLID-v3 — модель fastText для определения языка текста среди 194 языковых разновидностей.

Подходит для: определение языка короткого текстового фрагмента · маршрутизация текста в соответствующую языковую NLP-систему · фильтрация и отбор многоязычных текстовых данных

Крупная модель EoMT для паноптической сегментации изображений и разметки объектов и областей сцены ADE20K.

Подходит для: паноптическая сегментация городских и интерьерных сцен · выделение объектов и областей на изображениях ADE20K · создание масок и классов для визуального анализа сцен

Небольшая версия Mask2Former со Swin-бэкбоном для паноптической сегментации уличных изображений Cityscapes.

Подходит для: паноптическая сегментация уличных сцен · разметка объектов и областей на изображениях Cityscapes · выделение масками объектов на дорожных сценах

DETR с основой ResNet-50 предназначена для обнаружения объектов и паноптической сегментации изображений.

Подходит для: паноптическая сегментация сцен на фотографиях · выделение объектов и фона на изображении · получение классов и рамок объектов на изображении

Промежуточный 20%-й чекпойнт компактной авторегрессионной модели BananaMind 2 Pico для экспериментов с генерацией текста.

Подходит для: эксперименты с компактными языковыми моделями · генерация продолжений текста в исследовательских задачах · изучение поведения промежуточных чекпойнтов при обучении