Модель EoMT на 402,7 млн параметров для паноптической сегментации изображений COCO.

Подходит для: паноптическая сегментация изображений · разделение изображения на семантические классы и отдельные объекты · выделение и разметка объектов на фотографиях

Модель EoMT-DINOv3 на базе ViT-B/16 для паноптической сегментации изображений COCO размером 640×640.

Подходит для: паноптическая сегментация изображений COCO · выделение объектов и областей фона на изображении · сегментация сцен для задач компьютерного зрения

VidEoMT-S — конверсия модели на базе DINOv2 для сегментации экземпляров объектов в видео, обученная для YouTube-VIS 2019.

Подходит для: сегментация отдельных объектов в видео · построение покадровых масок экземпляров объектов · анализ видеоклипов с несколькими объектами

Модель EoMT large для выделения масок отдельных объектов на изображениях, рассчитанная на instance segmentation в разрешении 1280 пикселей.

Подходит для: выделение масок отдельных объектов на фотографиях · подсчёт и локализация экземпляров объектов в сцене · подготовка сегментированных изображений для компьютерного зрения

Модель EoMT-DINOv3 на основе ViT-L/16 для семантической сегментации изображений 512×512, обученная на ADE20K.

Подходит для: семантическая разметка сцен на изображениях · определение классов объектов по пикселям · создание масок классов для анализа изображений

Модель EoMT на базе Vision Transformer выполняет семантическую сегментацию изображений и разметку их областей по классам.

Подходит для: семантическая сегментация городских и бытовых сцен · разметка объектов и областей на изображениях ADE20K · получение масок классов для анализа изображений

Крупная модель EoMT-DINOv3 на базе ViT-L/16 для паноптической сегментации изображений размером 640×640.

Подходит для: получение паноптических масок для фотографий сцен · сегментация объектов и фона на изображениях COCO · анализ состава объектов в изображении

Модель EoMT на базе Vision Transformer для сегментации отдельных экземпляров объектов на изображениях COCO.

Подходит для: выделение масок отдельных объектов на изображении · сегментация экземпляров объектов на фотографиях COCO · подготовка масок объектов для анализа изображений

Крупная модель EoMT для семантической сегментации изображений городских сцен Cityscapes.

Подходит для: Сегментация дорог, зданий и других объектов на изображениях городских сцен · Разметка пикселей для анализа дорожных сцен · Подготовка сегментированных изображений для исследований компьютерного зрения

Крупная модель EoMT на базе DINOv3 для выделения экземпляров объектов и их масок на изображениях COCO.

Подходит для: выделение отдельных объектов на фотографиях · построение масок объектов для компьютерного зрения · подготовка разметки изображений для обучающих наборов

EoMT на базе ViT для паноптической сегментации изображений, выделяющая семантические классы и отдельные объекты.

Подходит для: паноптическая сегментация изображений COCO · выделение объектов и фона на фотографии · совместное определение классов пикселей и экземпляров объектов

Многоязычный энкодер ModernBERT для заполнения масок и дообучения на задачи классификации, эмбеддингов, поиска и ранжирования текста.

Подходит для: заполнение пропусков в многоязычном тексте · классификация текстов на разных языках после дообучения · создание многоязычных эмбеддингов после дообучения

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

Крупная модель EoMT для паноптической сегментации изображений, выделяющая и классифицирующая объекты и области.

Подходит для: паноптическая сегментация изображений · разделение изображения на семантические области · выделение отдельных экземпляров объектов

GlotLID — модель fastText для определения языка текста среди более чем 2100 меток, включая варианты письменности.

Подходит для: определение языка входящего текста · маршрутизация сообщений в многоязычной системе · разметка языков в текстовом корпусе

Крупная модель EoMT-DINOv3 выделяет объекты и фон на изображениях, выполняя паноптическую сегментацию сцен.

Подходит для: паноптическая сегментация изображений COCO · одновременное выделение объектов и фона на изображении · разметка объектов и областей сцены для компьютерного зрения

EoMT — модель на базе Vision Transformer для паноптической сегментации изображений и выделения объектов и областей сцены.

Подходит для: паноптическая сегментация фотографий · выделение объектов и областей на изображении · анализ визуальных сцен

Крупная модель EoMT-DINOv3 выделяет маски отдельных объектов на изображениях COCO-размером до 1280×1280.

Подходит для: выделение масок отдельных объектов на изображениях · подсчёт объектов на фотографии · подготовка сегментированных изображений для компьютерного зрения

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

Модель EoMT с 402,7 млн параметров для паноптической сегментации изображений ADE20K.

Подходит для: паноптическая сегментация сцен ADE20K · разделение объектов и фона на изображениях · назначение классов областям изображения

Компактный мультиязычный энкодер ModernBERT для заполнения пропусков и создания контекстных представлений более чем на 1800 языках.

Подходит для: восстановление пропущенных слов в тексте · извлечение мультиязычных эмбеддингов после дообучения · классификация текстов на разных языках после дообучения

Многоязычный классификатор GuardionAI для выявления prompt injection и jailbreak в запросах, документах и диалогах для LLM.

Подходит для: проверка пользовательских запросов на jailbreak перед передачей LLM · поиск скрытых инструкций prompt injection в документах RAG · проверка результатов веб-поиска перед добавлением в контекст LLM

Дообученная GPT-2 для генерации текста и ответов на запросы.

Подходит для: генерация продолжения текста · ответы на короткие вопросы · создание диалоговых ответов

Дообученная GPT-2 для генерации текста и ответов на вопросы в диалоговом формате.

Подходит для: генерация продолжения текста · ответы на открытые вопросы · создание диалоговых ответов