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

Свёрточная ResNet-B из timm, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

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

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

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

Сверточная ResNet50D из timm для классификации изображений ImageNet и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям · получение признаковых карт для компьютерного зрения · извлечение эмбеддингов изображений

ResNet101.a1h_in1k — обученная на ImageNet-1k модель ResNet для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

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

Сверточная ResNet-модель timm для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения признаков.

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

Модель вознаграждения на базе Llama 3.1 оценивает предпочтительность ответов и помогает ранжировать результаты языковых моделей.

Подходит для: оценка качества ответов чат-бота · выбор лучшего ответа из нескольких вариантов · ранжирование ответов языковой модели

Inception-ResNet-v2 — модель 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

Свёрточная ResNet-D модель timm для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: Классификация объектов на изображениях · Получение карт признаков для компьютерного зрения · Извлечение эмбеддингов изображений

ResNeXt-50 32x4d A1 — свёрточная модель timm для классификации изображений и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · распознавание категорий ImageNet-1k · извлечение карт признаков для компьютерного зрения

Сверточная ResNet101 из timm для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

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

ResNeSt-50d — модель классификации изображений, обученная на ImageNet-1k и пригодная также для извлечения признаков и эмбеддингов.

Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet · Извлечение карт признаков из изображений · Получение эмбеддингов изображений для поиска по сходству

Компактная модель на базе Qwen3.5-4B оценивает вероятности заданных вариантов ответа для сценариев принятия решений.

Подходит для: оценка вероятности ответа «да» или «нет» по описанию состояния · выбор наиболее подходящего варианта из заданного списка · выставление оценки по многоуровневой шкале

Текстовая MoE-модель для генерации текста и кода, агентных задач и работы с инструментами с удалённым поведением отказа.

Подходит для: генерация и отладка программного кода · автоматизация задач программирования агентом · генерация ответов в диалоговом интерфейсе

Свёрточная SE-ResNeXt-101 модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения признаков.

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

ResNet50D RA4 — модель компьютерного зрения для классификации изображений и извлечения признаков, обученная на ImageNet-1k.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet-1k · извлечение признаков изображений для компьютерного зрения · получение карт признаков для последующих визуальных задач

Сверточная ResNet-D модель из timm, обученная на ImageNet-1k для классификации изображений и извлечения признаков.

Подходит для: Классификация объектов на фотографиях · Определение категории изображения в каталоге · Извлечение признаковых карт для компьютерного зрения

Модель Res2Net классифицирует изображения ImageNet-1k и извлекает признаки и эмбеддинги для компьютерного зрения.

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

ResNet-152 A1 — сверточная модель timm для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация изображений по категориям ImageNet · получение признаковых карт для компьютерного зрения · извлечение эмбеддингов изображений

Базовая разреженная MoE-модель Arcee AI для генерации текста, исследований предобучения и последующего дообучения.

Подходит для: исследование поведения языковой модели после масштабного предобучения · изучение маршрутизации и балансировки экспертов MoE · зондирование и интерпретируемость языковой модели

Объединённая 9,7-миллиардная языковая модель для рассуждений, программирования, диалогов и агентной работы с инструментами.

Подходит для: решение сложных математических задач · генерация и отладка кода · многошаговые диалоги с вызовом инструментов

Сверточная ResNeXt-101 классифицирует изображения по классам ImageNet-1k и может извлекать визуальные признаки и эмбеддинги.

Подходит для: Классификация изображений по категориям ImageNet-1k · Извлечение признаковых карт из изображений · Получение эмбеддингов изображений для последующей обработки