Загрузка моделей...
Готовые решения для реального бизнеса и передовые мировые модели на одной платформе. Используйте в браузере, интегрируйте по API или публикуйте свою модель.
Откройте для себя мир готовых ML-решений!
Узнайте, как модели экономят время, деньги и трансформируют бизнес-процессы.
Найдено моделей: 34

Minc-Materials-23 — это специализированная модель компьютерного зрения для классификации 23 типов материалов по их внешнему виду на фотографиях. Модель дообучена на базе современной архитектуры google/siglip2 и способна распознавать такие материалы, как дерево, металл, ткань, стекло, камень, кожа, пластик и другие. Она идеально подходит для автоматизации задач в строительстве, ритейле, робототехнике и сфере экологического мониторинга.

Модель является частью систему AI SupportBot. -- AI BotSupport — ИИ-бот для техподдержки в любой отрасли. Принимает поток вопросов и сам решает: ответить по ключевым словам, подключить нейросеть или перевести на оператора. ИИ понимает суть вопроса, даже если он задан не по шаблону. Модель работает локально, без видеокарт и облачных API. Все диалоги сохраняются. Настройка — за минуты, без программистов.

Модель компьютерного зрения, которая по одному изображению предсказывает глубину (относительную высоту/дистанцию) до объектов в сцене. Она даёт карту глубины, которая помогает роботам ориентироваться в пространстве, проверять правильность упаковки, оценивать геометрию деталей и анализировать трёхмерную структуру сцены. Решение подходит для инспекции на линиях, навигации роботов и визуальной аналитики процессов.

это AI‑модель компьютерного зрения на основе ResNet, предназначенная для классификации изображений поверхностей стали по наличию дефектов. Она принимает изображения стали и определяет, содержит ли поверхность дефект или является нормальной. Решение можно интегрировать в системы автоматического контроля качества производства, визуального мониторинга и инспекции поверхностей.

«Система автоматического обнаружения штрих‑кодов на изображениях» — модель компьютерного зрения, которая анализирует фото и выявляет позиции штрих‑кодов на предметах, упаковке или на производственной линии. Она генерирует координаты коробок, где расположен код, что позволяет автоматизировать процессы распознавания и считывания, снизить ручную работу и ускорить обработку товаров. Решение подходит для ритейла, складов, логистики и автоматизации производства.

Детекция объектов YOLOv8 с оптимизацией Ghost-модулей для ускорения инференса.

Выявляет 17 типов дефектов на стали, платах, промышленных деталях с точностью 83% mAP@0.5 на 29+ тыс. изображений.

LeakVision PRO — это специализированная система анализа изображений, которая автоматически определяет наличие утечек (жидкости, газа и пр.) по фотографии или кадру. Модель помогает ускорить мониторинг и диагностику аварийных ситуаций, снижая нагрузку на специалистов и сокращая время реагирования. Решение подходит для интеграции в визуальные системы контроля качества и мониторинга оборудования.
Находит и сегментирует дефекты на печатных платах (PCB) для контроля качества.
Гибридная система автоматической разметки и обнаружения аномалий для IEC 61850. Состоит из двух режимов: 1) генератор синтетических размеченных данных на основе формального DSL-синтаксиса GOOSE для обучения ИНС; 2) классификатор на основе ИНС, обучаемый на этих данных. Универсальные правила могут уточняться по реальной выборке.

SafeFace AI — это модель компьютерного зрения, которая определяет по фотографии, носит человек защитную маску или нет. Она основана на ViT‑архитектуре и достигает очень высокой точности, что делает её пригодной для систем контроля соблюдения масочного режима в общественных местах, на предприятиях или в транспортных узлах. SafeFace AI легко интегрируется в видеосистемы и телеметрические платформы.

Классифицирует зерна арабики по 6 градациям качества согласно SNI. Точность до 91.67%.