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: 258
Инференс

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

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.

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

Модель для классификации заболеваний листьев риса по изображениям, выявляет 5 типов: бактериальный ожог, бласт, бурое пя

Сегментация изображений с помощью SegFormer, обученного на ADE20k для распознавания объектов.

Классифицирует бананы по зрелости: перезрелые, спелые, гнилые, незрелые.

Классификация изображений тканей колоректального рака с использованием ResNet50, обученного на Kather100K.

Анализ тональности текста на 23 языках, включая русский.

Классифицирует изображения помещений и фасадов объектов недвижимости.

Manuscript OCR – отечественная открытая инфраструктура полного OCR/HTR-пайплайна для распознавания дореформенных рукописей на русском языке XVIII–XIX веков и современных текстов.

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

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