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.
Нейросети поделенные по типам бизнеса с возможностью бесплатного тестирования и запуска на инфаструктуре Qubu.


Найдено моделей: 243
Все

Классифицирует язвы диабетической стопы на основе изображений: гранулирующая ткань, некроз, инфекция.

Лёгкая модель YOLOv11n для обнаружения лиц, обученная 225 эпох на датасете WIDERFACE. Достигает AP=0.942 (Easy), AP=0.921 (Medium), AP=0.810 (Hard).

Модель обучена на датасете и показывает высокую точность на задаче классификации. Определяет тип перекрытия лица по

Обнаруживает возрастную макулярную дегенерацию (ВМД) по снимкам сетчатки. Чувствительность 0.97, специфичность 0.96.

Модель YOLOv8 для обнаружения и подсчета грузовых упаковок, вилочных погрузчиков и грузовиков.

MetaExtractor Эта модель извлекает метаданные из научных статей, связанных с палеоэкологией. Объекты, обнаруживаемы

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

Модель GoogleNet для выявления и классификации дефектов на полупроводниковых пластинах.

Классифицирует 8 типов клеток крови на микроскопических снимках для гематологии.

Обнаруживает игроков и объекты в игре CS:GO для анализа геймплея.

Модель ViT BEiT для определения типа повреждения кузова автомобиля по фотографии — 6 классов (трещина, царапина, спущенное колесо, вмятина, разбитое стекло, разбитая фара).

Модель компьютерного зрения, которая определяет вид цветка на изображении и классифицирует его в одну из десятков категорий. Решение позволяет автоматизировать создание описаний для каталогов, улучшить функции визуального поиска в приложениях и ускорить обработку фотографий в цветочном бизнесе и смежных сервисах. Модель основана на предобученной архитектуре и дообучена на сборнике изображений цветов
Платформа Qubu.ai предоставляет каталог отраслевых ИИ-моделей, сгруппированных по сферам бизнеса. Это позволяет быстро находить готовые решения для конкретных задач — от анализа медицинских снимков и прогнозирования урожайности до оценки кредитных рисков и оптимизации логистических маршрутов.
Отраслевые модели уже учитывают специфику данных и типовые сценарии применения в своей сфере. Вы можете запустить их в браузере, интегрировать по API или использовать как стартовую точку для собственных решений и тонкой настройки под бизнес-процессы.
Доступные направления включают:
Каталог отраслевых ИИ-решений Qubu.ai ориентирован на компании и команды, которым важно быстро внедрять зрелые модели в продукт и получать измеримый бизнес-результат — без долгой разработки алгоритмов с нуля.