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

JiRack Ultra 14B — 14-миллиардная диалоговая модель CMSManhattan для генерации текста, локального CPU-инференса и сценариев с RAG и вызовом инструментов.

Подходит для: генерация ответов в диалоговом интерфейсе · локальный запуск языковой модели на CPU · подготовка ответов по внутренним документам в RAG-системе

Большая языковая модель NVIDIA с архитектурой LatentMoE для диалогов, рассуждений, длинного контекста и ИИ-агентов.

Подходит для: автоматизация классификации и обработки IT-заявок · создание чат-бота с поддержкой длинного контекста · ответы на вопросы по нескольким документам в RAG-системе

RT-DETR-R50 — модель компьютерного зрения для быстрого обнаружения и локализации объектов на изображениях.

Подходит для: поиск и локализация объектов на фотографиях · обнаружение объектов в видеокадрах · подсчёт объектов заданных классов на изображении

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

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 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

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

BERT-подобная модель для заполнения маскированных позиций и извлечения признаков в некодирующих РНК-последовательностях.

Подходит для: восстановление замаскированных нуклеотидов в РНК-последовательности · извлечение векторных представлений ncRNA для последующего анализа · подготовка основы для дообучения на классификацию РНК-последовательностей

Визуальный энкодер NVIDIA на базе Vision Transformer, преобразующий RGB-изображения в эмбеддинги для классификации, сегментации и других задач компьютерного зрения.

Подходит для: извлечение признаков для классификации изображений · поиск и группировка изображений по содержанию · отбор и курирование коллекций изображений

C-RADIO — визуальный энкодер NVIDIA на базе Vision Transformer, извлекающий глобальные и пространственные признаки изображений для downstream-задач.

Подходит для: извлечение эмбеддингов изображений для классификатора · подготовка признаков для семантической сегментации · создание визуальных признаков для интеграции с языковой моделью

Модель RDNet от Naver AI классифицирует изображения ImageNet и может служить backbone для извлечения визуальных признаков и эмбеддингов.

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

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

RNAErnie — предварительно обученная модель для восстановления фрагментов последовательностей некодирующей РНК и извлечения их признаковых представлений.

Подходит для: восстановление замаскированных нуклеотидов в последовательности РНК · извлечение векторных представлений последовательностей некодирующей РНК · подготовка основы для классификации типов ncRNA после дообучения

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

ResNet-T из timm — компактная сверточная модель для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

Подходит для: классификация объектов на изображениях · получение классов ImageNet для фотографии · извлечение карт признаков изображения

Компактная BERT-подобная модель RiNALMo для восстановления нуклеотидов и извлечения признаков последовательностей некодирующей РНК.

Подходит для: восстановление замаскированных нуклеотидов в последовательностях РНК · извлечение признаков последовательности ncRNA · подготовка эмбеддингов РНК для последующей классификации

Компактная модель Katanemo определяет область и действие по запросу, помогая маршрутизировать его к подходящей языковой модели.

Подходит для: маршрутизация запросов к специализированным моделям · определение предметной области пользовательского запроса · определение требуемого действия, например перевода или генерации кода

ResNetV2-50x1-BiT — модель timm для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, предварительно обученная на ImageNet-21k и дообученная на ImageNet-1k.

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

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

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

Мультимодальная модель Alibaba DAMO Academy для планирования роботизированных действий по изображениям сцены и текстовой цели.

Подходит для: планирование последовательности действий робота по заданной цели и изображению сцены · разбиение многошаговой задачи манипуляции на подзадачи · привязка объектов и целевых областей к физическому пространству

ResNetV2-50.a1h_in1k — модель timm для классификации изображений ImageNet-1k и извлечения визуальных признаков.

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

RITA-S — компактная авторегрессионная модель для генерации и анализа белковых последовательностей.

Подходит для: генерация белковых последовательностей · исследование языковых моделей белков · классификация белковых последовательностей

Компактная ResNet-10 в формате PyTorch для классификации изображений и экспериментов с компьютерным зрением в робототехнике.

Подходит для: классификация RGB-изображений · извлечение признаков из изображений для робототехники · использование ResNet-10 в проектах на PyTorch