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: 250
Инференс

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

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.

Модель компьютерного зрения, которая по фотографии раневой поверхности определяет категорию повреждения (тип раны, степень тяжести, состояние кожи). Это помогает медперсоналу ускорить первичную оценку, стандартизировать отчётность и поддерживать принятие решений. Решение подходит для мобильных медицинских приложений, систем телемедицины и больничных рабочих процессов.

Легкая модель для обнаружения царапин и поломок на фотоэлектрических панелях.

Модель YOLOv11 для обнаружения паллет на складе в реальном времени, оптимизированная для промышленных условий.

Kronos-mini - это основанная на трансформерах модель для прогнозирования временных рядов финансовых данных.

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

Идентифицирует 40 военных камуфляжных паттернов по изображению. Определяет страну, эпоху и тип. Обучена на DINOv2.

Chronos-2 — это фундаментальная модель временных рядов для прогнозирования с нулевым выстрелом.

Сегментирует людей и стулья в помещении, обеспечивая точные границы объектов для навигации. Точность YOLOv8s-Seg.

Faster R-CNN для обнаружения незаконных свалок и мусора на аэрофотоснимках с дронов

Модель компьютерного зрения, которая по рентгеновским снимкам мозга (МРТ) определяет стадию прогрессирования болезни Альцгеймера (от отсутствия деменции до умеренной деменции). Решение помогает медицинским учреждениям ускорить первичную визуальную оценку, стандартизировать отчётность и поддерживать принятие диагностических решений.