Загрузка моделей...
Модели компьютерного зрения
Маркетплейс ИИ-моделей — отраслевые решения и ведущие нейросети мира
Готовые решения для реального бизнеса и передовые мировые модели на одной платформе. Используйте в браузере, интегрируйте по API или публикуйте свою модель.
Модели по отраслям
Использование через API
Тестирование в веб-интерфейсе
Портфолио кейсов
Публикация задач
Модели по отраслям
Использование через API
Тестирование в веб-интерфейсе
Портфолио кейсов
Публикация задач
Новичок в мире ML-моделей?
Откройте для себя мир готовых ML-решений!
Узнайте, как модели экономят время, деньги и трансформируют бизнес-процессы.
Найдено моделей: 17
induction soldering control system
Предлагаемая система компьютерного зрения, в реальном времени, посредством анализа видеопотока, определяет этапы технологического процесса индукционной пайки, а также дефекты паянного соединения, без необходимости использовать данные пирометров.
Inference
Computer Vision
Image Segmentation
+2
141
Е
Система оценки глубины объектов
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.
Inference
Транспорт и логистика
Computer Vision
Depth Estimation
22
Классификатор дефектов поверхности стали
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.
Inference
Производство
Computer Vision
Zero-Shot Img Classification
32
Система автоматического обнаружения штрих‑кодов на изображениях
«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.
Inference
Транспорт и логистика
Object Detection
Computer Vision
152
Классификация Повреждений Автомобилей
Модель ViT BEiT для определения типа повреждения кузова автомобиля по фотографии — 6 классов (трещина, царапина, спущенное колесо, вмятина, разбитое стекло, разбитая фара).
Inference
Банкинг и страхование
Computer Vision
Image Classification
+4
3
Определение возраста и пола по фото лица
Модель ViT-Base с двойной головой для одновременного определения возраста и пола по фотографии лица. Точность по полу — 94,3%, средняя ошибка возраста — 4,5 года на датасете UTKFace.
Inference
Маркетинг и реклама
Image Classification
Computer Vision
+7
15
Восстановление старых изображений
Автоматическая раскраска чёрно-белых изображений с помощью нейросети. Модель восстанавливает цвет по структуре и контексту изображения и возвращает цветную версию фото без ручной разметки и настроек.
Inference
Дизайн
Image-to-Image
Computer Vision
+1
11
Детектор медицинских СИЗ на изображениях
Это модель для автоматического обнаружения средств индивидуальной защиты (СИЗ) медицинского персонала. Она предназначена для анализа фото из больниц, клиник и «красных зон», автоматически определяя наличие, правильность использования и местоположение ключевых элементов защиты: масок, респираторов, перчаток, защитных халатов/комбинезонов, бахил и шапочек.
Inference
Медицина
Computer Vision
Zero-shot Object Detection
44
Ретинар DialWatch
MVP-модель компьютерного зрения для считывания показаний аналоговых стрелочных приборов по изображению. Модель находит ключевые элементы прибора, определяет положение стрелки и в known-scale режиме переводит его в физическое значение. Сложные случаи помечаются как low_confidence.
Gradio
Энергетика
Object Detection
+4
300
J
Распознавание рукописных цифр
Модель распознаёт рукописные цифры (0–9) на изображениях. Она анализирует загруженное изображение и определяет, какая цифра на нём написана, возвращая наиболее вероятный результат и вероятности для нескольких вариантов. Подходит для демонстрации задач компьютерного зрения и классификации изображений.
Inference
Банкинг и страхование
Object Detection
Image Segmentation
+4
21
Детекция и классификация насекомых
Insect Species Classifier — модель компьютерного зрения для автоматической классификации различных видов насекомых по изображению. Подходит для агротеха, биологических исследований, мониторинга экосистем и образовательных платформ.
Inference
Сельское хозяйство
Computer Vision
Image Classification
+3
17
Распознавание Автомобильных Номерных Знаков
YOLOv11 (nano/small/medium/large/extra-large), дообученная на датасете из 10 125 изображений для детекции автомобильных номеров.
Inference
Транспорт и логистика
Object Detection
Computer Vision
+6
24
Загружаем…
Модели компьютерного зрения решают задачи распознавания и анализа визуальной информации: детекция объектов, семантическая сегментация, классификация изображений, оценка глубины и генерация описаний к изображениям. Такие модели применяются в медицине, промышленности, автопилотировании, ритейле и многих других отраслях.